技术原理 GPTQ 背景 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...
TheBloke是HuggingFace上的一个用户,它为我们执行了一系列量化操作,我想用过大模型的人一定对它非常的熟悉吧 这些量化模型包含了很多格式GPTQ、GGUF和AWQ,我们来进行介绍 1、GPTQ: Post-Training Quantization for GPT Models GPTQ是一种4位量化的训练后量化(PTQ)方法,主要关注GPU推理和性能。 该方法背后的思想是...
按照量化方法可以划分为线性量化、非线性量化(如对数量化)等多种方式,目前较为常用的是线性量化。其中线性量化又可以按照对称性划分为对称量化和非对称量化,非对称量化为了解决weight分布不均匀问题,其在公式中增加了zero_point项:qweight=round(weight/scale + zero_point),使稠密数据部分可以得到更宽泛的数值范围。
GPTQ观察到,在大型模型中,以任何固定顺序量化权重都能获得良好效果,因此它采用了一种更为高效的量化策略:以相同的顺序量化矩阵所有行的所有权重。同时,GPTQ引入了“惰性批量更新”和Cholesky分解技术,以解决量化过程中的数值不稳定问题。 实践应用 GPTQ算法能够高效地量化各种规模的语言模型,包括GPT-2等广泛使用的模型...
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLMs)如GPT系列已成为推动自然语言处理领域进步的重要力量。然而,这些模型往往伴随着庞大的参数量和计算需求,对硬件资源提出了极高的要求。为了降低模型部署的门槛,提高推理效率,大模型量化技术应运而生。本文将重点介绍LLM.int8()与GPTQ两种量化技术,解析其技术原理、优势及...
🔍 想要深入了解LLM大模型的GPTQ量化技术吗?这里为你准备了详细的步骤和代码示例,带你一步步实现GPTQ大模型量化。📚 首先,定义你的基础模型。在代码中,你可以看到如何使用`AutoGPTQForCausalLM`来加载预训练模型,并指定量化配置。🔧 接下来是执行GPTQ量化。通过调用模型的`quantize`方法,并传入示例数据和批量...
GPTQ(Gradient-based Post-training Quantization)是一种针对GPT模型训练后的量化方法。它通过对模型权重进行量化,将浮点数转换为低精度的定点数,从而显著减小模型体积并提高计算效率。GPTQ的优势在于其无需对模型进行重训练,可直接在预训练好的模型上进行量化,因此实现起来相对简单。 在具体实现过程中,GPTQ通过优化目标...
量化后的模型反量化过程先将量化权重恢复为浮点数进行计算。量化简而言之，将浮点计算转换为整数计算，因此存在精度损失。在量化技术中，BnB（BitsAndBytes）、GPTQ与AWQ等方法各具特色，分别在量化精度、速度与适应性上有所侧重。BnB量化算法，如LLM.int8()，基于量化基本原理，通过分析weights矩阵的稀疏...
1.1.1 BnB量化 1.1.2 absmax量化 1.1.3 GPTQ量化 1.1.4 AWQ量化 1.1.5 HQQ量化 小结 2.QLoRA 2.1 应用 3.常见量化库 3.1AutoGPTQ 3.2 Bitsandbytes 3.3 GGML 3.4 AWQ LLM 大模型学习必知必会系列(六):量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使用(AutoGPTQ、AutoAWQ) 模型的推理过程是一个复杂函数...
大模型量化技术原理-SpQR 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 Bl...