LWC

LWC（Learnable Weight Clipping，可学习权重裁剪范围）是面向神经网络量化，尤其是LLM训练后量化的可微权重范围优化技术，在可学习裁剪外加入通道缩放类结构变换，增强低比特W/A量化精度。 算法详细介绍请参见：OmniQuant: Omnidirectionally Calibrated Quantization for Large Language Models 。