BELLE大模型是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型,结合了LLaMA-7B和Bloomz-7B1-mt的优点。该模型拥有数十亿个参数,能够处理各种复杂的NLP任务,如文本生成、问答、摘要等。然而,由于其庞大的参数规模,推理性能成为了一个亟待解决的问题。 二、GPTQ量化技术介绍 GPTQ(Generative Pre-trained Transformer Quantizatio...
有的模型量化成四位(INT4),模型还是太大,硬件跑不起来或者跑起来太费力,希望模型变的更小巧一些。 准备材料 关于模型量化需要准备两个素材,一个是模型,另外一个是量化使用的计算设备。 模型程序文件 任意参数量的模型,可以是 7B、13B、14B、20B、33B、34B、68B、70B …的模型,也可以是更小参数量的小尺寸的模...
BELLE(LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt)是一个大规模的语言模型,由于其巨大的模型参数,传统的完整精度(FP32)计算资源消耗大,推理速度相对较慢。为了提高推理速度并降低资源消耗,我们采用了GPTQ量化技术对模型进行加速。GPTQ是一种高效的量化方法,可以在保证模型精度损失可控的前提下,显著降低模型计算复杂度和内存占用。首先,...
将存在大量离群值的通道整体以高精度进行存储,通过自适应量化过程、编译优化过程和硬件实现过程,实现大语言模型软硬件协同推理加速,保证了数据编码的灵活性和规整性,同时易于在系统和硬件上进行实现和部署;可重构加速器系统包括:运算模块、累加模块、解码模块、控制模块、片上缓存和主存。
MIT新研究:为大模型推出灵活查找表引擎 | 大语言模型(LLM)的部署通常受到内存带宽的限制,其中主要的瓶颈是将模型参数从 GPU 的全局内存传输到其寄存器的成本。如果与融合了去量化和矩阵运算的定制内核相结合,纯权重量化就能通过减少内存移动量来加快推理速度。
微软正在尝试在Office中集成国产开源大模型RWKV。RWKV官方推文指出,RWKV.cpp已部署在全球五亿系统中。用户在最新Windows 11的Office文件夹中发现以RWKV命名的DLL文件,反编译后确认其为RWKV.cpp的变体。网友对此议论纷纷,呼吁微软提供支持和报酬。 RWKV团队推测微软可能将其用于本地Copilot和memory recall功能。RWKV的...
英特尔推出 LLaMA-NAS:大型语言模型的高效神经架构搜索 现代大型语言模型(LLM)在解决自然语言处理、复杂推理、情感分析和其他任务方面展现出了出色的能力。遗憾的是,这些能力伴随着极高的内存和计算成本,使得 LLM 无法在大多数硬件平台上使用。 为了缓解这一问题,英特尔团队提出了一种有效的方法,其利用单次 NAS 在 LL...
rohanpaul_ai(@NandoDF):@rohanpaul_ai LLaMA-70b 推理仅使用单个GPU,并实现比FP16基准高1.69x-2.65x的标准化推理吞吐量。使用六位量化(FP6)🔥 Deepspeed最近刚发布了这篇论文,并集成了FP6量化 - "FP6-LLM:通过FP6为中心的算法-系统共同设计有效地为大型语言模型提供服务" ✨ FP6量化是进一步使LLMs的...
专利摘要显示,本发明公布了一种大语言模型软硬件协同量化加速计算方法及系统,采用以通道为粒度处理大语言模型中的离群值,将存在大量离群值的通道整体以高精度进行存储,通过自适应量化过程、编译优化过程和硬件实现过程,实现大语言模型软硬件协同推理加速,保证了数据编码的灵活性和规整性,同时易于在系统和硬件上进行实现...
谷歌在标准基准上对Gemma进行了评估,并将结果与Llama 2(在论文中拼写为lama -2…)和Mistral 7B进行了比较。 在大多数任务中,Gemma 7B比其他模型获得了更好的分数。但是这里有2个问题: 1、我们还是要对这些基准分数持保留态度。因为谷歌没有告诉我们是如何计算这些分数的。