技术原理 实验细节 结语 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...
模型压缩主要分为如下几类: 剪枝(Pruning) 知识蒸馏(Knowledge Distillation) 量化 本系列将针对大模型的一些常见训练后量化方案(GPTQ、LLM.int8()、SmoothQuant、AWQ等)进行讲述。 大模型量化概述 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-AWQ、AutoAWQ 大模型...
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...
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...
本文将深入探讨大模型(LLM)量化技术Quantization的原理,通过案例说明其在实际应用中的解决 方案,并展望该领域的未来发展潜力。
一、大模型量化技术概述 大模型量化是一种通过降低模型参数精度来减少模型存储和计算需求的技术。在深度学习模型中,参数通常以浮点数(如32位浮点数)的形式存储。然而,这些高精度参数不仅占用大量存储空间,而且在计算过程中也消耗大量的计算资源。因此,通过将参数转换为较低位宽的整数或定点数,可以在保证模型性能的同时...
模型量化是一种将连续取值的浮点型模型权重进行裁剪和取舍的技术,以更少的位数数据类型来近似表示原始浮点型数据。通过这种方式,我们可以显著减少模型的尺寸和内存消耗,同时加快推理速度。其中,AWQ和AutoAWQ是两种典型的大模型量化技术。 AWQ(Activation-aware Weight Quantization)是一种基于激活感知的权重量化方法。它...
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...