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降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。 模型压缩主要分为如下几类: 剪枝(Pruning) 知识蒸馏(Knowledge Distillation) 量化(Quantization) 本系列将针对一些常见大模型量化方案...
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降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。 模型压缩主要分为如下几类: 剪枝(Pruning) 知识蒸馏(Knowledge Distillation) 量化 之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。
通过采用大模型量化技术,曦灵数字人可以在保持较高性能的同时显著减少模型尺寸和计算资源消耗,从而更易于在低成本硬件设备上部署和运行。这不仅降低了运营成本,还提高了用户体验和满意度。 六、结语 综上所述,大模型量化技术作为一种有效的模型压缩技术,在深度学习领域具有广泛的应用前景。虽然面临一些挑战,但随着技术...
这通常被称为量化误差,我们可以通过找出原始值和反量化值之间的差异来计算这一误差。 一般来说,比特数越低,我们的量化误差就越大。 非对称量化 与对称量化不同的是,非对称量化不是围绕零对称的。它将浮点范围中的最小值(β)和最大值(α)映射到量化范围的最小值和最大值。 我们将要探讨的方法称为零点量化。
常用的大模型参数量化技术有: 1.二值化(Binary Quantization):将参数量化为-1和+1两个值,大大减少了存储空间和计算量。 2.精度限制量化(Fixed-point Quantization):将参数量化为固定精度的定点数,如8位整数等。 3.对称/非对称量化(Symmetric/Asymmetric Quantization):对称量化将量化精度分配给正负值,而非对称量...
在将SmoothQuant技术应用于实际项目时,可以借助千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了丰富的模型开发、训练和部署工具,能够轻松集成SmoothQuant量化技术。通过千帆大模型开发与服务平台,用户可以更高效地实现模型的量化、压缩和加速,进一步提升模型的性能和部署效率。 例如,在平台上进行模型训练后,可以利用SmoothQuant技术对...
为了克服这些挑战,LLM大模型量化技术应运而生。本文将深度解析LLM大模型的量化技术,探讨其原理、方法及实际应用。 量化技术概述 量化技术是一种通过降低模型参数精度来减少模型存储和计算复杂度的方法。在LLM大模型中,量化主要通过将浮点数参数转换为低精度的整数参数实现。这不仅减少了模型所需的存储空间,还加速了计算...
我们希望在保持准确性的同时减少表示数值的位数……此时，量化技术就派上用场了。第二部分：量化入门 现在我们知道，量化的目的是将模型参数的精度从较高位宽（如32位浮点数）降低到较低位宽（如8位整数）。在减少表示原始参数的位数时，通常也会伴随一些精度（粒度，granularity）的损失。为了让这种效果更直观，我们...
大模型的量化是一种优化技术,其过程包括将深度学习模型中的权重和激活值从高精度浮点数(如32位)转换为低精度表示(如8位整数,INT8),这个过程被称为“量化”。它旨在减少模型的大小和计算复杂性,同时尽可能减少精度损失的优化手段。 具体而言,模型量化是一种压缩网络参数的方式,它将神经网络的参数(weight)、特征图...
大模型的量化是一种优化技术,其过程包括将深度学习模型中的权重和激活值从高精度浮点数(如32位)转换为低精度表示(如8位整数,INT8),这个过程被称为“量化”。它旨在减少模型的大小和计算复杂性,同时尽可能减少精度损失的优化手段。 具体而言,模型量化是一种压缩网络参数的方式,它将神经网络的参数(weight)、特征图...