量化是一种技术，用于减少模型的存储需求和计算复杂度。通过使用较低精度的数据类型来表示模型的权重和激活值，量化能够显著降低内存使用和提高推理速度，同时对模型精度的影响尽可能小。
大模型问答效果区别
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模型精度:
- int4: 由于精度较低，模型的表现可能会受显著影响，尤其是在处理复杂任务或需要高精度的细节时。模型可能会丢失一些细微信息，导致答案的准确性下降。
- int8: 通常能够在大多数情况下保留较接近原始模型的性能。对于许多任务，int8 量化能够提供一个较好的性能-精度折中。
总结
选择 int4 还是 int8 量化需要根据具体应用的需求来决定。
如果设备资源极其有限且对精度要求不高，int4 可能是一个选择。
然而，对于大多数需要维持较高问答效果和精度的应用，int8 量化会是一个更好的选择，因为它在减少资源消耗的同时，通常能够维持较高的模型性能
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