一篇评估大模型量化后准确性的论文。 http://t.cn/A6n9pxU7 关键结论:(1)FP8权重和激活量化(W8A8-FP)在所有模型规模下是无损的,(2)INT8权重和激活量化(W8A8-INT)在适当调优的情况下,准确性下降仅为1-3...
近年来,大语言模型量化一般都只敢玩到4位或8位量化,因为要是把位宽压得太狠,性能就会直线下滑。 最近,清华和哈工大提出了一个名为OneBit的1位量化感知训练框架把大模型量化做到了1比特,同时保证了时间和空间效率以及模型性能之间的平衡,至少能达到非量化性能的83%,而且训练过程还特别稳定。 OneBit框架采用创新的1...
参考论文:[2306.00978] AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration TL;DR GPTQ存在过拟合校准集的问题,导致模型在分布外数据上性能下降。 AWQ的创新在于基于激活值的大小来识别显著权重,因为对应于大激活值的权重对模型输出影响更大。 识别出显著权重还不够,直接「保持显著权重为...
在OBS框架基础上,固定量化顺序(而不是贪婪策略),积累量化参数批量更新,Cholesky分解。 对比的工作及效果:baseline就是RTN。对于大模型,在4bit时OPTQ效果比RTN好。3bit时RTN完全崩溃,而OPTQ还不错。加速效果:比FP16加速了3~5倍。 我的启发:逐层优化。每层的量化过程中不断调节未量化的权重。感觉这种思路很棒。
论文题目:The Era of 1-bit LLMs: All Large Language Models are in 1.58 Bits 研究背景 1.LLMs的增长与挑战 近年来,LLMs在自然语言处理任务中表现出色,但其日益增长的规模带来了部署挑战,并引发了对高能耗的环境和经济影响的担忧。 2.后训练量化 ...
大模型(LLM)最新论文摘要 | Is it indeed bigger better? The comprehensive study of claim detection LMs applied for disinformation tackling Authors: Martin Hyben, Sebastian Kula, Ivan Srba, Robert Moro, Jakub Simko This study compares the performance of (1) fine-tuned models and (2) extremely lar...
参考之前的LoRA系列:LoRA 大语言模型微调技术入门系列【论文】 https://www.bilibili.com/video/BV1nk4y1p742/LoRA 大语言模型微调技术入门系列【编程入门】 https://www.bilibili.com/video/BV1CX4y1t7qX/LoRA 大语言模型微调技术入门系列【编程进阶】 https://www.bilibi
将非常酷地看到如何SOTA量化方案(mxfp,Pw≠Pkv≠Pa等)推动前沿;在我看来,将一半的计算预算用于一次大规模运行以检查模型是否适用于大模型是值得的。 提出“精度感知”Scaling Laws 一上来,研究就指出,当前扩展的焦点主要放在了模型规模、数据量上,忽视了对精度的关注。
由于QAT难以应用于大模型,LLMs的量化通常采用PTQ方法。 b. Quantization of LLMs 大规模语言模型(LLM)量化的两种主要设置: W8A8 量化:激活和权重都被量化为INT8。 低位权重量化(如W4A16):只有权重被量化为低位整数。这种方法不仅减少了对硬件的内存需求,还加快了token生成速度。