[논문리뷰] RaBiT: Residual-Aware Binarization Training for Accurate and Efficient LLMs논문은 LLM의 극단적인 2비트 양자화에서 발생하는 성능과 효율성 간의 치명적인 트레이드오프 를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Quantization#2-bit Quantization#Residual Binarization#Quantization-Aware Training (QAT)#Inter-Path Adaptation#Hardware Efficiency#Model Compression#Low-Bit LLMs2026년 2월 8일댓글 수 로딩 중