简单说就是,gamma导致emebedding dimension上出现,token的预训练数据词频率影响导致在固定一些token上离群点值大 。3.1已经解释了缩放参数放大某些嵌入处的离群值。 一些令牌具有更尖锐的离群值的现象可能是由预训练阶段的令牌频率不均匀引起的 .事实上,我们发现,这不仅出现在微调模型中,而且在预训练模型中也是显而...
内容概述:证明了LLM生成推理的主要瓶颈是带宽,所以只量化权重就行。绝大部分权重做基于灵敏度的非均匀量化,少部分(离群值,敏感值)以FP16保存。 对比的工作及效果:在困惑度方面,战胜了RTN,GPTQ,AWQ这些权重量化的方法。在加速与内存节省方面稍逊于GPTQ。 我的启发:其实是应该好好研究一下这里的非均匀量化是怎么...
1.3 动态三量化 其中indicator bit用来做分隔符. 讲一下上面的图: 第一个位置标示整体的负号, 后面多少个0 标示 e的负多少. 这里就是e-2. 然后后面是1001=9 除以最大值1111=15 得到数值. 这个算法只能在[-1,1]区间时候使用, 这点可以在最开始时候进行max 归一化即可. 通过移动Indicator bit. 研究一下表...
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...
论文地址:[2402.02750] KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for KV Cache (arxiv.org) 谷歌学术被引数:6 研究机构:未知 推荐理由:五星,被huggingface transformers库使用,官方认证 主要内容: 1.key cache分成带量化数据和全精度两个组,新阶段生成的添加到全精度组,当全精度组达到上限R个token,则...
量化感知微调方法 训练后量化方法 权重量化 全量化(权重和激活量化) 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(Know...
今天分享的是:肖彬:大模型推理框架升级之路 报告共计:26页 本文主要介绍了百川智能在大模型推理框架性能优化方面的工作,包括量化、投机采样、TTFT与TPOT优化、通信优化四个方面。 1. 量化 量化是大模型性能优化的重要手段,可降低显存占用和访存量,充分利用计算资源。百川智能在大模型计算流程中,对Weight和KV_cache进...
转:量化目前通过大模型训练,完成了新一轮进化,几乎完全掌握了游资的主流玩法,比方说如何封板、多少钱封板、散户们怎么跟风、何时集体割肉等等。简单来说,量化本身已经成为一个超级游资,特点是反应要比人肉快得多。一模一样的模式,以快打慢就是必胜,遂把游资大佬们割
大模型量化现在从8bit到4bit再到1bit的不断优化,其中1bit的量化已经可以保持原始模型的83%的能力。但是…
AI量化经过数据投喂已经不是简单的量化了,它现在是AI量化大模型,而且会做陷阱,搞个竞价弱转强,吸引游资 进来,然后向券商融券做空,一天就接近20个点的利润,专门坑杀游资和散户。 PS:国内会玩AI工具的,应该玩过国内头部量化私募开发出来的一个产品(deepseek)?是国内最接近Open AI的。$上海凤凰(SH600679)$$豆神教...