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这篇论文的工作部分详细介绍了如何通过[[凸优化]]的视角来量化大型语言模型（[[LLMs]]）的权重。以下是这部分的主要内容：
# '''权重量化（[[Weight Quantization]]）'''：
#* 定义了权重量化的概念，即在模型训练完成后，通过简化模型的表示来减少计算和存储需求。权重量化是实现模型压缩的关键技术之一。
# '''凸优化框架（[[Convex Optimization Framework]]）'''：
#* 提出了一个基于凸优化的量化框架，称为[[CVXQ]]，用于在给定目标模型大小的情况下最大化预测精度。CVXQ框架能够扩展到包含数千亿权重参数的模型，并允许用户在训练后将模型压缩到任何指定的模型大小。
# '''量化算法（[[Quantization Algorithm]]）'''：
#* 开发了一种随机梯度上升类型的算法来精确且高效地解决量化问题，该算法在确定最优位深度后，几乎不需要额外的时间来进行实际的权重量化。
# '''比特深度分配（[[Bit Depth Assignment]]）'''：
#* 讨论了如何为模型中的每个权重矩阵分配最优的位深度和量化步长，以平衡输出失真和保持总位数在给定的模型位预算内。
# '''量化误差和偏差校正（[[Quantization Error and Bias Correction]]）'''：
#* 描述了量化过程中产生的确定性差异，并提出了一种方法来计算新的偏置向量，以补偿量化引起的非零均值误差。
# '''矩阵分割（[[Matrix Partitioning]]）'''：
#* 探讨了将权重矩阵分割成行或列的子矩阵，并为每个子矩阵分配最优位深度和步长，以实现比特率节省。
# '''实验验证（[[Experimental Validation]]）'''：
#* 通过在[[Meta]]的[[OPT]]和[[Llama 2]]系列语言模型上应用CVXQ算法，并在语言建模和数学问题解决任务上进行测试，验证了所提出方法的有效性。