量子化の視覚ガイド：LLM圧縮の仕組みを解き明かす

A Visual Guide to Quantization – Demystifying the Compression of LLMs

大規模言語モデル（LLM）は数十億のパラメータを持ち、一般消費者向けハードウェアでは動作が難しい。この記事では、モデルを圧縮する主要技術である量子化を、カスタムビジュアル50点以上を用いて解説。浮動小数点数とビット表現の基礎から、対称・非対称量子化、クリッピング、キャリブレーション、PTQ（学習後量子化）とQAT（量子化対応学習）まで、直感的に理解できるよう段階的に説明する。