QAT是一种在训练过程中引入量化误差的方法,可以在不损失模型性能的情况下实现模型压缩。QAT技术在中等规模语言模型中的应用主要体现在将BERT类模型中的权重向量化到INT8,例如Q8BERT将BERT模型中的权重和激活都量化为8位,而没有显著降低模型性能。有些工作使用更复杂的方法实...
今年8月的综述论文“A Survey on Model Compression for Large Language Models“,来自国内中科院和人大。 大语言模型(LLM)在自然语言处理任务取得了显著的成功。然而,其过大的规模和计算需求给实际部署带来了重大挑战,尤其是在资源受限的环境中。随着这些挑战变得越来越重要,模型压缩已经成为缓解这些限制的关键领域。本...
大模型量化的基本原理 简介 量化比特 量化对象 量化形式 量化分类 量化感知训练方法 量化感知微调方法 训练后量化方法 仅权重量化 权重和激活量化 结语 作者:吃果冻不吐果冻皮 近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来...
量化在模型压缩领域,量化已成为一种被广泛接受的技术,以缓解深度学习模型的存储和计算开销。虽然传统上使用浮点数表示权重,但量化将它们转换为整数或其他离散形式。这种转换大大降低了存储需求和计算复杂性。虽然会出现一些固有的精度损失,但精巧的量化技术可以在精度下降最小的情况下实现实质性模型压缩。量化可以分为三种...
与处理单一任务(如神经机器翻译)不同,大型语言模型强调跨各种任务和未见数据的通用性和泛化能力,甚至是突现能力。因此,压缩后的大型语言模型需要更仔细地验证其通用性和泛化能力。面对这些挑战,提出了许多专门针对LLMs的压缩方法。在本文中,我们将对这些方法进行全面综述。为了更好地展示这些方法,我们进一步将参数约为...
大型语言模型(LLMs)通常因为体积过大而无法在消费级硬件上运行。这些模型可能包含数十亿个参数,通常需要配备大量显存的GPU来加速推理过程。 因此越来越多的研究致力于通过改进训练、使用适配器等方法来缩小这些模型的体积。在这一领域中,一个主要的技术被称为量化。
首先是知识迁移(Knowledge Tansfer, KT),这种方法将大模型中的“知识”迁移到小模型中,早期的 KT 方法被普遍用于网络模型压缩。关键思想是经过大模型标注的数据会包含大量对小模型有用的信息。例如在多分类问题中,如果大模型对输入图片在一些类中输出较高的概率,那意味着这些类可能共享一些视觉特征。通过让小模型...
然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个 巨大的挑战。模型压缩作为一种有效的解决方法，受到了越来越多研究者的关注。首先针对 卷积神经网络模型进行了研究，分析了模型中存在的冗余信息；随后对国内外学者在神经网 络模型压缩方面的研究成果整理，从参数剪枝，权重共享和权重...
中等规模语言模型中的PTQ。PTQ(Post-Training Quantization)是一种在训练后对模型进行量化的方法。PTQ不需要重新训练整个模型,而是通过在训练后引入量化误差来实现模型压缩。GOBO将大多数权重进行3位量化,少数异常权重单独保存为FP32。I-BERT为特定的非线性函数设计了仅整数近似的方法,无需任何浮点运算即可实现端到端仅...
量化在模型压缩领域,量化已成为一种被广泛接受的技术,以缓解深度学习模型的存储和计算开销。虽然传统上使用浮点数表示权重,但量化将它们转换为整数或其他离散形式。这种转换大大降低了存储需求和计算复杂性。虽然会出现一些固有的精度损失,但精巧的量化技术可以在精度下降最小的情况下实现实质性模型压缩。量化可以分为三种...