目录 收起 背景 AWQ 技术原理 AWQ 实验细节 AWQ 生态 AutoAWQ 总结 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)...
这样,既减少了模型的存储和计算需求,又保证了模型的性能。 三、自动化激活感知权重量化(AutoAWQ) 自动化激活感知权重量化(AutoAWQ)是AWQ的扩展和自动化版本。与AWQ相比,AutoAWQ不需要手动调整参数或进行复杂的优化过程。它通过自动搜索最佳通道缩放和量化参数来实现权重的自动化量化。这使得AutoAWQ更加易于使用,并...
AWQ在各种大型语言模型(LLM)上进行了实验,结果表明,它可以实现3/4位量化,在相同精度下,AWQ的模型大小比原始模型小1/4,推理速度比GPTQ快1.45倍。 而AutoAWQ则是一种自动化的激活感知权重量化方法。它在AWQ的基础上进行了改进,通过自动搜索最佳的量化配置,进一步提高了量化精度和性能。AutoAWQ的主要特点包括: ...
AutoAWQ是AWQ的一种自动化版本,它通过自动调整量化参数来优化模型的性能。AutoAWQ的工作原理如下: 自动搜索量化参数:AutoAWQ采用一种自动搜索算法,根据模型的性能和资源消耗自动调整量化参数,包括量化位宽、量化步长等。 动态调整策略:AutoAWQ在训练过程中动态调整量化参数,以平衡模型的性能和资源消耗。这种动态调整策...
本文将以AWQ和AutoAWQ为例,介绍大模型量化技术的原理和实践。 一、什么是模型量化? 模型量化是一种通过降低推理精度损失,将连续取值的浮点型模型权重进行裁剪和取舍的技术。它的核心思想是以更少位数的数据类型用于近似表示32位有限范围浮点型数据,而模型的输入输出依然是浮点型。通过这种方式,模型量化可以达到减少...
本文将重点介绍其中的两种技术:AWQ(Activation-aware Weight Quantization)和AutoAWQ,并解释其技术原理和实践应用。 一、大模型量化技术概述 大模型量化技术是一种通过降低模型参数的精度来减少模型存储和计算成本的方法。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,而量化技术可以将这些参数转换为较...