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基于敏感度分析的后训练式对话摘要混合精度量化
计算机科学与技术 | 更新时间：2026-04-23
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    • 基于敏感度分析的后训练式对话摘要混合精度量化

    • Mixed-precision quantization of post-trained conversation summarization based on sensitivity analysis

    • “专家提出后训练对话摘要模型量化新方法，采用增广Hessian矩阵评估层敏感度，先平滑后量化，将模型由16 bit或32bit浮点数量化为4~16 bit混合精度，降低存储需求，加快推理速度，在SAMSum数据集上性能显著提升。”
    • 刘宇鹏 ，张禹豪 ，孟鑫
    • 吉林大学学报（工学版） 2026年56卷第3期 页码：793-801
    • 作者机构：

      哈尔滨理工大学 计算机科学与技术学院，哈尔滨 150080

    • 作者简介：

      刘宇鹏（1978-），男，教授，博士. 研究方向：自然语言处理，机器翻译，医疗对话系统，智慧医疗，推荐系统，量子计算，情感分析.E-mail： flyeaglelyp@hrbust.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学青年基金项目(61300115);中国博士后科学基金项目(2014m561331);黑龙江省教育厅科技攻关项目(12521073)

    • DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240809     

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