低精度量化大参数量（例如phi3 14b-int4）：优点：参数量大：更多的参数让模型能捕捉和表达更复杂的信...
先说结论：参数量对模型的性能影响最大。量化前的高精度大参数模型≈量化后的低精度大参数模型＞高精度...
第一量化策略指示基于原始语音模型中权重参数的数值分布情况确定目标参数,第二量化策略指示基于原始语音模型中神经元输出的激活结果确定目标参数;对原始语音模型的目标参数进行量化,得到量化语音模型;在量化语音模型满足模型精度需求和压缩率需求的情况下,将量化语音模型确定为目标语音模型。
2. 兼容性问题: 不同硬件平台对低精度量化的支持程度不同,可能会影响模型的移植性和优化效果[2]。 高精度量化小参数量的模型 优点: 1. 较高的精度: 高精度量化(如16位或32位)保持了较多的模型信息,减少了精度损失,通常能提供更高的准确性和精确度[1][2]。 2. 较少的计算复杂度: 由于参数量较小,模型...
Phi-3-mini(38亿参数)- 该模型在3.3万亿个令牌上进行训练,设计得足够小,可以在现代智能手机上运行。尽管体积紧凑,它的性能却可与更大的模型如Mixtral 8x7B和GPT-3.5相媲美,例如在MMLU基准测试中达到69%,在MT-bench上得分为8.38。 Phi-3-small(70亿参数)*和*Phi-3-medium(140亿参数)- 这些是Phi-3系列中...
马斯克兑现承诺,开源Grok大模型 | MoE的版本的314B模型。 该模型包含8个专家(其中2个处于活跃状态),这些专家总共拥有约86亿个激活参数。 模型层次结构包括64层,查询关注头为48个。此外,键/值的关注头有8个,嵌入向量的大小是61,440个元素。 该模型采用旋转变换(RoPE)和SentencePiece分词器(含有大约131,072个令牌...
AWQ:用于LLM压缩和加速权重量化方法 | Activation-aware# 论文速览 AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration 链接问题: 庞大的模型大小增加了在硬件上提供服务(内存大小)的难度,并减慢了标记生成的速度(内存带宽)。举例来说,GPT-3模型有1750亿个参数,使用FP16表示需要350GB的...
这是不是目前来说,量化交易的最优方案?当然机器学习本身很有价值,模型参数上亿以后会涌现超能力,但是训练的成本应该不是小散能玩得起的,有点量子计算机挖矿的悖论。大家怎么看? 发布于 2023-04-01 00:10 赞同 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧...
模型参数量更大，能够学习更复杂的特征，但由于使用了INT4的低精度量化，可能会在量化过程中引入较大的...
先说结论：参数量对模型的性能影响最大。量化前的高精度大参数模型≈量化后的低精度大参数模型＞高精度...