这项由香港城市大学、中科院自动化所等多家知名机构联合开展的研究发表于2025年8月，是首个系统性研究扩散大语言模型量化技术的学术成果。有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv:2508.14896v1访问完整论文。研究团队由林浩昆、徐浩博等学者领导，他们来自香港城市大学、清华大学、哈佛大学、中文大学香港分校等顶尖学府。

在人工智能快速发展的今天，大语言模型就像是一台超级智能的文字处理器，能够理解和生成各种文本内容。传统的大语言模型采用自回归方式工作，就像奶茶视频APP写作文时一个字一个字地往下写，前面的内容决定后面写什么。但最近出现了一种全新的方法——扩散大语言模型，它的工作方式更像是在一张模糊的画纸上逐渐清晰地显现出文字，能够同时考虑前后文的关系，提供更精细的文本生成控制。

然而，这些强大的扩散语言模型面临着一个现实问题：它们实在太"庞大"了。就像一座装满书籍的巨大图书馆，虽然知识丰富，但要把它搬到普通人的手机或电脑上几乎不可能。为了解决这个问题，研究人员开发了各种"压缩"技术，其中最受关注的就是量化技术。量化技术就像是将图书馆里厚重的精装书换成轻便的口袋书，在保持大部分内容不变的情况下，大幅减少存储空间和计算需求。

这种量化技术在传统自回归语言模型上已经相当成熟，但对于新兴的扩散语言模型来说，还是一片未开垦的土地。研究团队决定填补这个空白，系统性地探索扩散语言模型的量化压缩之路。

一、扩散模型中的"异常分子"现象

当研究团队深入分析扩散语言模型的内部结构时，他们发现了一个有趣的现象——激活异常值的存在。这就像在一个安静的图书馆里，突然有几个人大声说话，他们的声音远远超过了周围的正常音量。在神经网络中，这些"异常分子"表现为数值异常巨大的激活值，它们虽然数量不多，但却主导了整个数值范围。

研究团队通过可视化分析发现，这些异常值可以分为两类。第一类是"普通异常值"，它们在所有文本位置上都表现出相对较大的数值，就像图书馆里那些天生声音比较大的人。第二类是"极端异常值"，它们只在少数几个特定位置出现极大的数值，就像偶尔有人忍不住大喊一声。

有趣的是，研究团队发现极端异常值特别喜欢出现在神经网络的前馈层的第二个线性层中。这个发现与传统自回归语言模型的观察结果一致，说明这种现象具有一定的普遍性。然而，与传统模型相比，扩散语言模型中的普通异常值数值相对较小，但极端异常值却分布在更多的文本位置上，这给量化压缩带来了新的挑战。

这些异常值的存在就像在录音时突然出现的噪音峰值，如果直接按照最大音量来调整整个录音设备的设置，会导致正常声音变得模糊不清。同样，如果量化算法需要照顾这些异常值，就会牺牲大部分正常数值的精度。这就是为什么传统的量化方法在面对扩散语言模型时表现不佳的原因。

二、量化技术的"烹饪实验"

为了系统性地研究扩散语言模型的量化效果，研究团队设计了一系列精心安排的实验，就像一位经验丰富的厨师尝试不同的烹饪方法来制作同一道菜。他们选择了当前最具代表性的扩散语言模型作为研究对象，包括LLaDA-8B模型的基础版和指令微调版，以及Dream-7B模型。

在量化方法的选择上，研究团队采用了两种主要策略。第一种是"仅权重量化"，这就像只压缩食谱中的配料用量，而保持烹饪过程不变。具体来说，他们使用了GPTQ和AWQ两种先进的量化方法。GPTQ方法更像是精确的数学计算，通过优化算法来最小化量化误差。AWQ方法则更注重实用性，它会识别最重要的权重参数并给予特殊保护。

第二种策略是"权重和激活值同时量化"，这相当于既压缩配料用量，又简化烹饪步骤。这种方法虽然压缩效果更显著，但技术难度也更高。研究团队测试了SmoothQuant、QuaRot和DuQuant三种方法。SmoothQuant采用重新分配的策略，将量化难度从激活值转移到权重上。QuaRot和DuQuant则采用旋转变换的方法，就像转动万花筒一样重新排列数据分布，使其更适合量化处理。

三、不同精度下的表现差异

研究团队发现，量化位宽的选择就像调节画笔的粗细一样，直接影响最终的绘画效果。对于仅权重量化来说，4位量化被证明是最佳选择。在这种设置下，模型性能几乎没有损失，有时甚至略有提升。比如，经过4位GPTQ量化的LLaDA-8B指令版本在六个常识问答任务上的平均准确率从65.7%提升到66.0%，在数学推理任务上也仅有0.6%的轻微下降。

然而，当量化位宽进一步压缩到3位时，性能损失开始变得明显。这就像用过于粗糙的画笔作画，虽然还能看出大致轮廓，但细节开始模糊。特别是在数学推理和代码生成这些需要精确逻辑的任务上，性能下降更加显著，有时甚至超过10%。

对于权重和激活值同时量化的情况，8位量化表现出了令人满意的效果。几乎所有的量化方法在这个精度下都能保持接近原始模型的性能，性能损失通常不超过2%。这说明即使是相对简单的SmoothQuant方法也能在8位设置下有效处理扩散语言模型中的激活异常值。

但是，当同时量化精度降到4位时，情况发生了戏剧性的变化。SmoothQuant的性能出现了灾难性的下降，在某些任务上准确率甚至下降了30%以上，几乎完全失去了实用价值。这就像用破损的工具进行精密加工，结果可想而知。相比之下，基于旋转变换的QuaRot和DuQuant方法虽然也有性能损失，但仍能保持相对可接受的水平，证明了它们在处理激活异常值方面的优势。

四、不同量化方法的对决

在仅权重量化的比较中，GPTQ方法展现出了全面的优势。在绝大多数任务和设置下，GPTQ都能提供比AWQ更好的性能保持。这种优势特别体现在常识推理任务上，GPTQ量化后的模型通常能保持更高的准确率。

有意思的是，AWQ方法的相对弱势可能与扩散语言模型的特殊性质有关。AWQ的核心思想是保护那些被激活值标记为重要的权重参数，但在扩散语言模型中，激活异常值的分布模式与传统自回归模型不同，这可能削弱了AWQ的优势。这就像一个专门为某种地形设计的导航系统，在另一种完全不同的地形中可能就不那么有效了。

在代码生成任务上，情况变得更加复杂。虽然GPTQ在大多数情况下仍然表现更好，但AWQ在某些极端压缩设置下反而显示出了一定的韧性。不过，需要注意的是，代码生成任务本身对量化技术提出了更高的挑战，即使是最好的方法也难以在低位宽设置下保持令人满意的性能。

对于权重和激活值同时量化，基于旋转变换的方法明显胜出。QuaRot和DuQuant在各种任务和设置下都显著优于SmoothQuant，特别是在具有挑战性的4位量化设置下。这两种方法通过巧妙的数学变换，有效缓解了激活异常值带来的问题。

在QuaRot和DuQuant的直接对比中，DuQuant展现出了细微但一致的优势。比如在常识问答任务上，DuQuant在LLaDA-8B模型上的性能下降为5.1%，而QuaRot为6.6%。在指令微调版本上，这个差距更加明显，DuQuant的性能下降仅为2.5%，而QuaRot为3.9%。这种一致的优势使得DuQuant成为权重激活值同时量化的首选方法。

五、任务类型对量化效果的影响

研究团队发现，不同类型的任务对量化技术的敏感度存在显著差异，这就像不同类型的精密仪器对环境扰动的容忍度不同。一般性的常识问答任务表现出了最强的量化鲁棒性。这些任务通常不需要复杂的多步推理，更多依赖于模型已经学到的知识和常识，因此对量化引起的精度损失相对不敏感。

数学推理任务的情况就完全不同了。这类任务需要精确的逻辑推理和多步计算，每一步的小误差都可能在后续步骤中被放大，最终导致完全错误的结果。这就像搭建多米诺骨牌，如果某一块的位置稍有偏差，就可能导致整个链条的失败。在3位量化设置下，即使是表现最好的GPTQ方法也会在数学任务上出现超过10%的性能下降。

代码生成任务面临着更加严峻的挑战。代码不仅需要语法正确，还要逻辑严密，任何细微的错误都可能导致程序无法运行。量化引入的精度损失会影响模型对代码语法和逻辑的精确把握，进而导致生成的代码出现各种问题。在4位权重激活值同时量化的设置下，即使是最优秀的DuQuant方法也会出现超过14%的性能下降。

更值得注意的是，代码生成任务的评估结果往往具有较大的标准差，这表明量化对不同类型代码任务的影响程度差异很大。某些相对简单的编程任务可能受影响较小，而复杂的算法实现则可能受到严重影响。

这些发现提醒奶茶视频APP，在实际应用中部署量化后的扩散语言模型时，需要根据具体的使用场景来选择合适的量化策略。对于主要处理常识问答的应用，可以采用更激进的量化设置来获得更好的压缩效果。而对于需要进行数学计算或代码生成的应用，则需要更加保守的量化策略，甚至考虑为这些关键功能保留更高的精度。

六、模型类型的量化表现差异

研究团队观察到一个非常有趣的现象：经过指令微调的模型在量化面前表现出了更强的"抗压能力"。LLaDA-8B指令版相比基础版在几乎所有量化设置下都表现出更小的性能损失。这种差异并非偶然，而是反映了两种模型在训练过程中形成的不同特性。

指令微调的过程就像给模型进行了专门的"抗干扰训练"。在这个过程中，模型学会了如何在面对各种变化和扰动时仍然保持稳定的输出。这种训练使得模型的内部表示更加鲁棒，对量化引入的数值扰动有更强的容忍能力。相比之下，基础模型虽然学习了大量的语言知识，但缺乏这种专门的稳定性训练，因此在面对量化扰动时更容易出现性能下降。

这种差异在具有挑战性的任务上表现得更加明显。在数学推理任务上，3位量化设置下，指令微调版本的性能下降约为5%，而基础版本的下降幅度接近10%。在代码生成任务上，这种差异同样显著，指令微调版本展现出了更好的量化鲁棒性。

为了验证这些发现的普遍性，研究团队还对Dream-7B模型进行了评估。结果证实了他们的主要结论：4位量化是仅权重量化的最佳选择，而GPTQ方法持续优于AWQ。在Dream模型上，3位量化同样导致了显著的性能下降，进一步证明了这个精度阈值的重要性。

值得注意的是，Dream模型系列在面对激进量化时表现出了相对更高的敏感性。即使在一般任务上，3位量化也会导致接近风险级别的性能下降，这提醒奶茶视频APP不同的模型架构和训练策略可能会影响量化的效果。

七、量化技术的实用性思考

通过这项全面的研究，奶茶视频APP可以清楚地看到扩散语言模型量化技术的现状和前景。目前来说，4位仅权重量化已经达到了相当实用的水平，能够在保持几乎无损性能的同时，显著减少模型的存储需求和内存占用。这对于在资源受限的设备上部署扩散语言模型具有重要意义。

8位权重激活值同时量化也展现出了良好的实用价值。虽然这种方法的压缩效果不如仅权重量化那么激进，但它能够进一步减少推理时的计算需求，这对于提高模型的运行速度具有重要作用。对于需要实时响应的应用场景，这种方法提供了一个很好的性能和效率平衡点。

然而，研究也揭示了一些需要进一步改进的领域。4位权重激活值同时量化仍然面临较大的性能损失，特别是在复杂任务上。这表明现有的量化技术还需要进一步发展，才能实现真正的超低精度量化而不显著损害模型性能。

研究团队的工作还指出了扩散语言模型量化研究的几个重要方向。首先，针对扩散模型特有的激活异常值分布模式，需要开发更加专门化的量化算法。其次，考虑到不同任务对量化的敏感度差异，未来可能需要开发任务感知的自适应量化策略。最后，随着扩散语言模型架构的不断演进，量化技术也需要相应地发展和适应。

说到底，这项研究为扩散语言模型的实用化部署铺平了道路。虽然目前的量化技术还不能完全解决所有问题，但已经为奶茶视频APP提供了足够的工具来在实际应用中平衡性能和效率。随着技术的不断进步，奶茶视频APP有理由相信，未来会有更加强大而高效的扩散语言模型出现在奶茶视频APP的日常生活中，从智能助手到内容创作工具，从教育应用到专业软件，它们将以更加轻量和高效的形式服务于各个领域。对于普通用户来说，这意味着他们将能够在自己的设备上享受到更加智能和便捷的AI服务，而不需要依赖昂贵的云计算资源。这项研究虽然看起来技术性很强，但它的最终目标是让AI技术真正惠及每一个人。

Q&A

Q1：扩散语言模型和传统语言模型有什么区别？

A：传统语言模型像写作文一样一个字一个字地生成文本，而扩散语言模型更像在模糊画纸上逐渐显现文字，能同时考虑前后文关系，提供更精细的文本生成控制。扩散模型采用双向上下文编码和迭代去噪方式工作。

Q2：量化技术会让模型变笨吗？

A：研究发现4位权重量化几乎不会影响模型性能，有时甚至略有提升。但在数学推理和代码生成等复杂任务上，过度量化确实会导致明显的性能下降。就像把精装书换成口袋书，内容基本保持不变，但极其精细的部分可能会有所损失。

Q3：普通用户能用上量化后的扩散语言模型吗？

A：量化技术的最终目标就是让AI模型能在普通设备上运行。4位量化已经能显著减少存储需求，8位量化还能降低计算需求。这意味着未来用户可以在自己的手机或电脑上使用强大的AI功能，而不需要依赖云服务。