我们只需要找到一种方法,将我们数据的范围(模型的参数的最大值和最小值内)映射到INT8。 常见的压缩/映射方法有对称和非对称量化,它们是线性映射的形式。 对称量化 在对称量化中,原始浮点值的范围被映射到量化空间中以零为中心的对称范围。在之前的例子中,注意量化前后的范围如何保持围绕零对称。 这意味着浮点空间...
我们将详细讨论大模型量化在不同领域的实际应用情况,如自然语言处理、计算机视觉和强化学习等。同时,我们还将提供对未来发展的初步展望,包括大模型量化可能面临的挑战和可能的解决方案。 通过达成这些目标,本篇文章旨在为读者提供一个全面而系统的大模型量化综述,帮助读者更好地了解和掌握该领域的知识和技术。读者将能够...
本综述将对上述各种大型语言模型的量化方法进行深入的探讨和分析,旨在揭示这些方法的优点和局限性,以及它们在实际应用中的性能表现。我们还将讨论未来可能的研究方向和挑战,以期推动大型语言模型量化技术的发展。 2大语言模型极端量化 二进制量化在大型语言模型(LLMs)中是一个重要的研究方向,旨在通过减少模型参数的位数来...
07:32 【精选教程】Transformer模型(时间复杂度过高)优化策略!Transformer原理;Tra... 03:23 AI芯片研发:兼容CUDA之路,机遇与挑战并存 01:35 美国慌了,欲砸大钱搞 AI “曼哈顿计划” 围堵中国!人工智能技术发展 01:13 大模型创业生死战:垂直数据 + 开源模型,冲破大厂围剿!大模型训练 垂直领域大模型 01:22...
此外,下表 1 是应用于 LLM 的量化方法的汇总。该表根据 LLM 权重中的位数(精度)将这些工作分为 8 位量化和低位量化。低秩分解低秩分解是一种模型压缩技术,旨在通过将给定的权重矩阵分解为两个或更多具有明显较低维度的较小矩阵来近似给定的矩阵。低秩分解背后的核心思想是将大权重矩阵 W 分解为两个矩阵 U 和...
此外,VPTQ所需的量化算法执行时间仅为现有方法的10.4%-18.6%,从而实现了1.6-1.8倍的推理吞吐量提升。 结论与展望 VPTQ方法为大型语言模型的极低比特量化提供了一种有效且高效的解决方案,显著提升了模型在资源受限环境中的应用潜力。尽管如此,VPTQ在处理更大规模模型(如70B参数模型)时仍面临一些限制,未来的研究将...
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大型语言模型(LLMs)通常因为体积过大而无法在消费级硬件上运行。这些模型可能包含数十亿个参数,通常需要配备大量显存的GPU来加速推理过程。 因此越来越多的研究致力于通过改进训练、使用适配器等方法来缩小这些模型的体积。在这一领域中,一个主要的技术被称为量化。
大型语言模型(LLMs)通常因为体积过大而无法在消费级硬件上运行。这些模型可能包含数十亿个参数,通常需要配备大量显存的GPU来加速推理过程。 因此越来越多的研究致力于通过改进训练、使用适配器等方法来缩小这些模型的体积。在这一领域中,一个主要的技术被称为量化。
大型语言模型(LLMs)通常因为体积过大而无法在消费级硬件上运行。这些模型可能包含数十亿个参数,通常需要配备大量显存的GPU来加速推理过程。 因此越来越多的研究致力于通过改进训练、使用适配器等方法来缩小这些模型的体积。在这一领域中,一个主要的技术被称为量化。