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Decheng Wu

ACL 2026效率与系统可解释性评测与基准
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2026 顶会论文

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作者位次 #2/8ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Sherry: Hardware-Efficient 1.25-Bit Ternary Quantization via Fine-grained Sparsification

Hong Huang · Decheng Wu · Qiangqiang Hu · Guanghua Yu · Jinhai Yang · Jianchen Zhu · Xue Liu · Dapeng Wu

摘要

The deployment of Large Language Models (LLMs) on resource-constrained edge devices is increasingly hindered by prohibitive memory and computational requirements. While ternary quantization offers a compelling solution by reducing weights to -1, 0, +1 , current implementations suffer from a funda...

效率与系统可解释性评测与基准OpenReview 项目页

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