为了更深入理解Evol-Q的成功，我们需要分析视觉Transformer量化中的关键因素。自注意力机制是ViT的核心组件，但也是量化挑战最大的部分。研究发现，自注意力中的不同层对非平滑性的贡献各不相同。通过扰动第5个注意力块的不同层，研究人员绘制了详细的损失景观图。结果显示，查询、键、值（QKV）层和投影层的损失景观极度非平滑，布满局部极值点；而全连接层的损失景观则相对平滑。 特别是投影层展现出最复杂的损失形态——在全局最小值附近存在4个深度局部最小值，形成一个微型＂蛋托＂结构。这解释了为什么传统梯度方法在处理投影层时特别容易陷入局部最优。相比之下，Evol-Q的进化搜索可以跳过这些局部极值，找到更好的解。 从权重分布角度看，量化前后的差异看似微小，却能带来显著的精度变化。以ViT-Base第一个注意力块的投影层为例，原始全精度权重呈现出近似正态分布的形态，分布于-0.05到0.05之间。FQ-ViT和Evol-Q的8位量化版本都将这些值映射到离散区间，看起来几乎相同。但正是这些细微差别——在量化边界和零点附近的精确映射——决定了最终精度。Evol-Q通过微调量化比例，使映射更接近理想状态，从而提高了0.8%的精度。 这一现象与AdaRound研究中的发现一致，即正确的舍入策略对量化性能至关重要。不同的是，AdaRound通过层级代理损失优化舍入方案，而Evol-Q直接通过全局对比损失优化量化比例，能更好地捕捉层间依赖关系。 Evol-Q对CNN量化的成功适用也揭示了一个重要事实：即使在相对平滑的CNN损失景观中，infoNCE损失和进化搜索的组合仍能提供更好的性能。这一发现挑战了传统观念，即平滑景观中梯度方法总是最优的。事实上，对比损失的正则化效果在小样本校准中具有普遍价值，而进化搜索在高维参数空间中寻找最优解的能力也不限于特定架构。 未来的研究方向可能包括将Evol-Q与其他量化技术结合，如混合精度量化（不同层使用不同位宽）、稀疏量化（添加结构稀疏性）或知识蒸馏（利用教师模型引导量化）。这些组合可能进一步推动量化模型的性能边界。 另一个有前景的方向是将Evol-Q应用于更多类型的深度学习模型，如大型语言模型（LLM）、扩散模型或图神经网络。这些模型都具有复杂的结构和潜在的非平滑损失景观，可能从进化搜索和对比损失的组合中受益。 在实际部署方面，Evol-Q的计算开销主要集中在校准阶段，一旦完成优化，量化模型的推理速度与任何其他同等位宽的量化模型相同。这使得Evol-Q特别适合边缘设备上的部署，在这些场景中，模型大小和推理速度是关键限制因素。
