1LLM-QAT:无需数据的 LLM 量化感知训练 论文名称:LLM-QAT: Data-Free Quantization Aware Training for Large Language Models 论文地址: 1 LLM-QAT 论文解读: 1.1 LLM-QAT 研究背景 GPT-3之后,一些大语言模型 (LLM) 家族,例如 OPT、PALM、BLOOM、Chinchilla 和 LLaMA 已经证实,增加模型大小可以提高模型能力。...
LLM-QAT不仅量化权重和激活值,还量化了KV缓存(Key-Value Cache),这对于提高吞吐量和支持长序列依赖至关重要。KV缓存的量化需要特别注意其对模型性能的影响。 为了解决大模型QAT过程中训练数据难以获取的问,在<LLM-QAT: Data-Free Quantization Aware Training for Large Language Models>这篇论文中主要引入了一种“...
如图3 所示,QAT 需要同时端到端的训练整个网络的所有权重以及量化参数,导致内存开销大,以及对数据质量的要求高。 近期的工作 BitNet b1.58[4]证明了 3 值 QAT 也能达到和 FP 模型类似的精度。但是,由于 QAT 的巨大训练开销,导致 BitNet b1.58 也仅在 3B 模型以及 100B 训练 tokens 上进行了验证。总的来说...
该论文将 QAT 应用于 LLM，产生了第一个精确的 4 比特量化 LLM。同时，证实了在量化权重和激活时同时量化 KV 缓存对于缓解长序列生成的吞吐量瓶颈至关重要。通过新颖的数据无关蒸馏方法实现，这使得 QAT 对于大型预训练生成模型非常实用。在方法部分，论文深入探讨了 QAT 在 LLM 中应用的挑战，包括选...
本文提出的大模型QAT难点之一在于合适数据的获取不易，因此建议让训练完成的大模型自行生成数据，进行蒸馏，实现data free。得益于这一方法，作者实现了权重、激活、kv-cache的量化训练。要点 重点关注大模型QAT与以往QAT的不同操作，本作的蒸馏有何新特点，以及是否有加速大模型QAT的技巧。整体结构显示，...
2024年10月,由香港大学和上海人工智能实验室的研究团队发布了一种名为EfficientQAT的量化感知训练方案,标志着大语言模型量化技术的一次重大突破。该技术能够在单个A100 80GB GPU上快速完成对70B模型的量化训练,为大模型的便携性和效率提升提供了新的解决方案。
在近年来人工智能(AI)领域的迅猛发展中,大规模语言模型(Large Language Models, LLMs)的量化需求愈加迫切。近日,香港大学和上海人工智能实验室的研究团队提出了一种创新的量化感知训练方案——EfficientQAT,成功实现了在单个A100-80GB GPU上对2-bit Llama-2-70B模型的量化感知训练,这一进展为大模型的部署和应用打开...
在这篇文章中，剑桥大学在读博士生 Chaitanya K. Joshi 从数据准备、高效架构和学习范式三个方向综述了...
所以说模型的大小长度极限既然已经给定，那么不管做何种努力，都是跑不出来比这个极限更大的尺度范围的。
本文介绍一种新型量化量化方式,EfficientQAT。大语言模型的 4-bit 量化相对来说已经较为成熟,掉点少。 近期,众多工作聚焦于推进 2-bit 量化。考虑到均匀(INT)量化的显著性能损失,近期领域内主要关注 vector 量化,例如用于 2-bit 精确量化的 AQLM[1]和 QUIP#[2]。但他们[1,2]或是引入额外不可忽略的计算开销...