不同硬件平台对于低比特量化指令的支持程度不同,这会直接影响到模型在该硬件上的性能和效率。 1)低比特指令支持差异:不同的硬件架构对于低比特指令的支持程度有所不同。比如 NVIDIA 一些系列显卡支持 INT8张量核计算。 2)低比特指令计算方式差异:即使硬件平台支持相同的低比特指令,不同的硬件架构可能采用不同的计算...
低比特:从16bits->4bits,精度损失越来越大 任务:分类->检测->识别,越复杂,精度越低 大小:模型越小,精度越低 2.硬件支持程度 不同硬件支持发低比特指令集不相同 提供不同的低比特指令计算方式不同 kernel优化方式不同 3.软件算法是否能加速 混合比特量化需要量化和反量化,插入cast算子影响kernel执行性能 降低运...
计算机里面数值有很多种表示方式,如浮点表示的 FP32、FP16,整数表示的 INT32、INT16、INT8,量化一般是将 FP32、FP16 降低为 INT8 甚至 INT4 等低比特表示,如图7-2所示。 图7-2 数值有很多种表示格式 模型量化则是一种将浮点值映射到低比特离散值的技术,可以有效的减少模型的参数大小、内存消耗和推理延迟,...
低比特量化主要用在推理的场景,因此以量化和推理的视角来看,神经网络一般具有以下特点: 模型参数量大:神经网络模型通常具有大量的参数,特别是在神经网络中,参数数量可能非常庞大。这导致了存储这些参数所需的空间也很大。 计算量大:神经网络的推理阶段通常需要大量的计算资源,尤其是在神经网络中,包含大量的矩阵乘法和非...
低比特量化技术能够在一定程度上降低大模型训练和推理的成本。鉴于此，这一技术在主流大模型的训练和推理过程中得到了广泛应用。前沿研究工作对 8 比特、4 比特甚至更低比特的量化策略进行了尝试，并对这些策略予以验证。近期，论文《Scaling Laws for Precision》深入探讨了整数类型量化策略下的精度对模型 loss 的影响...
香港大学、北京航空航天大学、苏黎世联邦理工学院联合推出了一项实证研究，全面揭示了LLaMA3的低比特量化性能。研究人员使用现有的10种训练后量化和LoRA微调方法，评估了LLaMA3在1-8比特和各种评估数据集上的结果。他们发现：尽管性能令人印象深刻，LLaMA3在低比特量化下仍然遭受了不可忽视的退化，特别是在超低位宽上。项...
香港大学、北京航空航天大学、苏黎世联邦理工学院联合推出了一项实证研究,全面揭示了LLaMA3的低比特量化性能。 研究人员使用现有的10种训练后量化和LoRA微调方法,评估了LLaMA3在1-8比特和各种评估数据集上的结果。他们发现: 尽管性能令人印象深刻,LLaMA3在低比特量化下仍然遭受了不可忽视的退化,特别是在超低位宽上。
典型的可学习量化方案(PACT,LSQ)假设激活无符号量化,并将所有负激活量化为零,这会导致性能显着下降。简单的使用带符号的量化来容纳这些负值需要一个额外的符号位,这对于低位(2位,3位,4位)量化而言是昂贵的。为了解决这个问题,我们提出了LSQ 的扩展,即LSQ +,该方法引入了一种通用的非对称量化方案,该方案具有可...
消除激活值(outliers),大语言模型低比特量化有新招了—— 自动化所、清华、港城大团队最近有一篇论文入选了NeurIPS 2024(Oral Presentation),他们针对LLM权重激活量化提出了两种正交变换,有效降低了outliers现象,达到了4-bit的新SOTA。 简单理解,在大语言模型(LLM)中,有一些中间层输出的数值(激活值 Activation)会变得...
消除激活值 ( outliers ) ,大语言模型低比特量化有新招了—— 自动化所、清华、港城大团队最近有一篇论文入选了NeurIPS 2024(Oral Presentation),他们针对 LLM 权重激活量化提出了两种正交变换,有效降低了 outliers 现象,达到了 4-bit 的新 SOTA。 简单理解,在大语言模型(LLM)中,有一些中间层输出的数值(激活值 ...