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AQLM超低位量化研究：4bit以下存储是否可行？

在大模型参数动辄上百亿的今天，部署一个7B模型竟然还需要14GB显存？这在边缘设备和低成本服务器上几乎是不可承受之重。更别提当业务需要并发多个实例时，GPU资源瞬间被耗尽。于是，“能不能把模型压到2bit甚至更低？”成了不少工程师深夜调试时的灵魂拷问。

答案正在变得越来越肯定——AQLM（Additive Quantized Low-Magnitude）正是这样一种挑战极限的尝试。它不满足于停留在4bit或3bit，而是直接瞄准了1.5~2bit/weight的极端压缩区间，并试图在几乎不牺牲性能的前提下实现这一目标。这背后的技术逻辑，远非简单的“四舍五入”式量化可比。

传统低位量化方法如GPTQ、AWQ，大多依赖单一码本对权重进行标量映射，本质上是一种“一次性决策”。一旦某个小幅度但方向敏感的权重被粗暴归入最近邻类别，其语义信息就可能永久丢失。而Transformer架构中恰恰存在大量这类“微弱但关键”的连接，尤其是在注意力头和前馈网络中间层。这也是为什么很多4bit模型在数学推理或代码生成任务上表现突兀的原因之一。

AQLM的突破点就在于：我不只用一个码本来表达全部信息。

它的核心思想是“分而治之”——将原始浮点权重拆解为两个部分联合编码：

• 第一部分由一个共享主码本（$C_1$）完成粗略重建；
• 第二部分则针对残差中的低幅度成分，引入专用的小范围码本（$C_2$）进行精细补偿。

最终的重建公式简洁却有力：
$$
W_{\text{recon}} = C_1[i] + \alpha \cdot C_2[j]
$$
其中 $\alpha$ 是一个可学习的缩放因子，$i,j$ 分别为主码本与残差码本的索引。这种结构允许我们在仅用1~2bit分别编码两个组件的情况下，达到远超单码本方案的逼近精度。

举个直观的例子：假设某个权重的真实值是0.018，主码本中最接近的是0.02，产生-0.002的误差。传统量化到这里就结束了，这个微小偏差会被累积放大。但AQLM会继续追问：“这部分残差能不能再补回来？”于是第二个高分辨率小码本介入，专门捕捉[-0.005, 0.005]区间内的细微波动，成功将重建值拉回到0.0181，误差缩小了一个数量级。

这就像修表匠换齿轮时不仅选对型号，还微调螺丝松紧来消除间隙——不是简单替换，而是精密校准。

从工程实现角度看，AQLM并非空中楼阁。借助魔搭社区推出的ms-swift 框架，整个流程已经被封装成高度自动化的流水线。开发者无需手动推导梯度或管理内存布局，只需几行配置即可启动量化任务。

from swift import SwiftModel from swift.quantization import AQLMConfig aqlm_config = AQLMConfig( bits=2, group_size=128, rescale_interval=500, enable_fine_tuning=True, codebook_size_main=256, codebook_size_residual=64 ) model = SwiftModel.from_pretrained("qwen/Qwen-7B") quantized_model = SwiftModel.quantize(model, aqlm_config) quantized_model.save_pretrained("qwen-7b-aqlm-2bit")

这段代码看似平静，实则完成了极为复杂的操作：权重分块、统计归一化、双码本初始化、索引搜索、误差反向传播……所有这些都在后台静默执行。尤其值得一提的是rescale_interval参数的设计——每训练500步动态调整一次缩放因子 $\alpha$，避免因初始分布偏移导致优化失败。这是典型的“经验驱动型”工程智慧，只有真正踩过坑的人才会意识到它的价值。

更进一步，ms-swift 还支持与 QLoRA 联合使用。也就是说，在2bit量化的基础上，仍然可以用少量可训练参数（比如只微调q_proj,v_proj层）来纠正领域偏差。这对于医疗、金融等专业场景尤为重要——你可以先极致压缩模型体积，再用几百条标注数据把它“唤醒”。

from swift.tuners import QLoraConfig from swift.trainers import SftTrainer lora_config = QLoraConfig(r=8, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_alpha=32) trainer = SftTrainer( model=quantized_model, train_dataset=train_data, peft_config=lora_config ) trainer.train()

这套组合拳打下来，既省了显存，又保住了精度，简直是“又要马儿跑，又要马儿不吃草”的理想解决方案。

当然，任何技术都不是万能钥匙。AQLM的优势明显，但也有一些设计上的权衡必须清醒认识。

首先是硬件适配问题。虽然查表操作天然适合GPU并行，但在低比特下，访存带宽反而可能成为瓶颈。尤其是当模型频繁访问两个独立码本时，如果显存延迟较高（比如消费级卡），整体吞吐未必提升。因此我们建议优先部署在HBM高带宽设备上，如A100/H100，或者至少选择配备GDDR6X的高端消费卡（如RTX 4090）。

其次是对特定层的保护策略。实践中我们发现，Embedding层和输出头（LM Head）对量化极为敏感。一旦过度压缩，会导致词表映射混乱或生成重复文本。合理的做法是采用混合精度策略：主体权重用2bit AQLM，而这两层保留为4bit甚至FP16。ms-swift 支持 per-layer 粒度控制，完全可以做到“该省的地方狠命压，该保的地方坚决不妥协”。

还有一个常被忽视的问题是评估闭环。很多人做完量化后只看 loss 或 perplexity，但这远远不够。真实场景下的指令遵循能力、上下文理解长度、多跳推理稳定性，才是决定用户体验的关键。好在 ms-swift 内置了 EvalScope 评测体系，可以一键跑通包括 MMLU、C-Eval、GSM8K 在内的百余项指标，帮助你客观判断“到底丢了多少分”。

那么实际效果如何？以 Qwen-7B 为例，在启用 AQLM-2bit 后，模型体积从原始的约14GB降至3.5GB左右，相当于一张显卡就能轻松承载。经过轻量微调后，在多数通用任务上的性能恢复到了原模型的95%以上。某些对话类任务甚至因为去除了冗余参数而显得更加干净利落。

更重要的是，这条路打开了通往更大规模模型压缩的可能性。试想一下，如果万亿参数模型也能实现平均2bit存储，那整体存储开销将减少近7倍。这对于分布式训练中的检查点保存、跨节点传输、冷启动加载都有革命性意义。

所以回到最初的问题：4bit以下存储是否可行？

我们的回答是：不仅是可行的，而且已经开始实用化落地。

AQLM代表了一种新的量化范式——不再是“尽可能少地丢信息”，而是“有选择地重建最关键的信息”。它通过结构性创新弥补了低位表示的能力边界，配合 ms-swift 提供的端到端工具链，让原本需要数周调优的工作变成几分钟的自动化流程。

未来的大模型部署图景很可能是这样的：云端用AQLM+QLoRA快速生成定制化小模型，边缘端即时下载并在本地高效运行；用户无感切换不同专家模型，就像切换APP一样简单。而这一切的前提，就是我们必须敢于突破“4bit是底线”的思维定式。

技术演进从来不是匀速前进，而是在某个拐点突然跃迁。现在看来，亚4bit时代已经悄然开启。