模型量化 本系列将针对一些常见大模型量化方案(GPTQ、LLM.int8()、SmoothQuant、AWQ等)进行讲述。 大模型量化概述 量化感知训练: 大模型量化感知训练技术原理:LLM-QAT 大模型量化感知微调技术原理:QLoRA 训练后量化: 大模型量化技术原理:GPTQ、LLM.int8() 大模型量化技术原理:SmoothQuant 大模型量化技术原理:...
技术原理 结语 参考文档 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...
简介:本文详细介绍大模型(LLM)的量化技术Quantization原理,探讨其如何降低模型复杂度,提升运算效率,并通过案例说明其在实际应用中的效果。 在人工智能领域,大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)已成为关键的技术支柱。然而,这些模型往往参数众多,计算复杂度高,给部署和实时推理带来了不小的挑战。为了解决这一问题...
「因此,量化技术的目标是在保持模型准确性的同时尽可能减少表示数值所需的位数。」 二、什么是模型量化? 所谓模型量化,其实就是将模型参数的精度从较高位宽(如FP16、FP32、BF16,一般是浮点运算)转换为较低位宽(如Int8、Int4,一般是整数运算),从而降低模型存储大小及显存占用、提升推理性能。 三、量化分类 模型...
而Token-wise量化则动态计算每个Token的最小/最大范围,并据此进行量化。这种方法能够显著减少激活引起的量化误差,提高模型准确性。然而,直接应用Token-wise量化会引入额外的量化和反量化成本。为此,ZeroQuant构建了一个高度优化的推理后端,采用核融合(Kernel Fusion)技术将量化算子与其先前的算子融合,以降低数据移动成本。
SmoothQuant技术对每个通道的输入激活除以一个平滑因子公式，并在相反方向上缩放权重，以保持矩阵乘法的数学等价性。这样可以在不增加INT8内核开销的前提下，将平滑因子融合到前一层。将量化难度从激活转移到权重，并引入超参数迁移强度来控制从激活转移到权重的量，以平衡权重和激活的量化难度。针对特定模型...
蒸馏(Distillation):将大模型的知识迁移到一个更小、更轻量化的模型中。 2. 量化的基本原理 量化是通过降低数值精度来减少模型的存储和计算开销。例如,传统的浮点数运算使用32位浮点数(FP32),而量化技术可以将这些参数压缩到8位整数(INT8)或更低精度。
本文将带领大家深入理解大模型量化技术Quantization的原理。 一、量化技术Quantization概述 量化技术Quantization是一种将模型参数从高精度浮点数转换为低精度整数或定点数的方法。通过这种方式,可以大幅缩小模型所需的存储空间,并提高计算效率。量化技术主要分为两种:训练后量化(Post-training Quantization)和量化感知训练(...
大模型量化技术原理-ZeroQuant系列 而本文主要针对大模型量化技术LLM.int8()、GPTQ进行讲述。 大模型量化的对象 大模型量化的对象主要有:权重、激活、KV Cache、梯度、优化器等。由于梯度量化主要在训练场景使用,用于减少反向传播时的计算和通信开销。优化器量化(如:8-Bit Optimizers Via Block-Wise Quantization)也是...