使用AutoGPTQ和Transformers使LLM更轻量

这篇文章来自Hugging Face，可能讨论了优化大型语言模型（LLM）以减少其计算需求的技术。 提到AutoGPTQ表明重点是量化，这是一种降低模型权重精度以减少内存占用并提高推理速度的方法。 包含“transformers”表明使用了流行的transformer架构，这是许多现代LLM的基础。 这篇文章可能探讨了如何结合这些工具和技术，使LLM更易于访问和高效，从而使它们能够在性能较低的硬件上运行。

• •AutoGPTQ可能用于模型量化，从而减小模型大小并提高推理速度。
• •使用了“transformers”库，表明底层架构基于transformers。
• •目标是使LLM更高效且易于访问，可能用于资源受限的设备。