导读：本期，我们将一同探索由小伙伴原创的《QAT》。这不仅是一份知识的分享，更凝结了创作者的思考与热情。接下来的内容，将为您清晰梳理其核心脉络与独特价值。如果您从《QAT》中获得了一丝启发或帮助，您的每一次点赞与转发，都将化为对创作者最直接的认可与支持，让有价值的思想传播得更远。知识因分享而拥有更大能量，感谢您成为这传播链条中的重要一环。
量化感知训练(QAT)是如何在训练中模拟量化从而提升推理精度的？ 直接把训练好的模型做8比特量化，推理精度往往会掉好几个点，甚至完全不可用。量化感知训练（QAT）通过在前向传播中插入模拟量化操作，让模型在训练时就适应量化噪声，从而显著缩小量化模型与全精度模型之间的精度差距。与训练后量化（PTQ）不同，QAT在训练过程中引入伪量化节点，模拟低精度... 栏目：语言推理 时间：08-12 量化感知训练 QAT 模型量化
