如何评估一个量化方案的好坏？会看哪些指标？

参考答案

评估量化方案要兼顾**精度、性能、成本**三方面： **1. 精度指标（掉点多少）**： - **困惑度（Perplexity, PPL）**：在标准语料（如 WikiText、C4）上的 PPL 相比 FP16 基线的增量，越小越好。是量化最常用的快速指标。 - **下游任务准确率**：在 MMLU、GSM8K、HumanEval、长文本等基准上对比量化前后的分数，更贴近真实能力。 - **注意任务敏感性**：有些方案 PPL 变化小但在推理/代码等难任务掉点明显，要多任务验证。 **2. 性能指标（快多少 / 省多少）**： - **显存占用**：权重 + KV Cache 的显存下降幅度。 - **吞吐（tokens/s）** 和 **延迟（TTFT/TPOT）**：实际推理提速，注意反量化开销可能抵消部分收益。 - **压缩比**：bit 数下降（如 FP16→INT4 是 4×）。 **3. 工程/成本**： - **校准成本**：PTQ 需要多少校准数据和时间（AWQ 轻、GPTQ 重）。 - **硬件支持**：是否有对应低精度 kernel（INT4/INT8/FP8 Tensor Core），否则反量化后仍用 FP16 算，只省显存不提算力。 - **是否需要重训**：PTQ（免训）vs QAT（量化感知训练，精度好但要训练）。 **结论**：好的方案是"在目标 bit 下，PPL/下游任务几乎不掉，且有硬件加速支持、校准成本低"。要在具体模型和任务上实测，不能只看单一指标。