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易见的。通过在微调FP模型时向LayerNorm的参数注入权重衰减或矩量正则化【43】等约束,仍然很难在不影响FP性能的情况下抑制缩放参数中的激进值。因此,我们推测,这种...
该论文讲解了许多量化的基本概念, 并给出了对应的ARM NEON实现框架,是很好的入门论文。 个人总结: 1.总结了神经网络量化的基本流程,给出float模型实现量化的方法,伪量化,即对weight和input量化,累加到不量化的bias上,最终再量化成8bit。 2.详细讲解了矩阵乘法的量化,其矩阵乘法时也有量化scale, input和weight也有...
1 二值量化(1bit) 二值量化是最高效率的量化方式,也可以称之为1bit量化,即将32位浮点数量化为1bit整型,非常适合FPGA等平台进行并行运算,相比于32bit浮点数,内存使用量只有其1/32,而卷积中的复杂乘法也可以转换为异或与加法操作,因此在学术界和工业界都被广泛研究,甚至催生了不少专门的相关硬件设计工作。 文章...
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比特参数表示方法,精确量化LLM。同时,结合高效的矩阵分解初始化策略——Sign-Value-Independent Decomposit...
实际上论文的目的不是通过加入惩罚项直接训练一个很小的模型,而是通过这么一个惩罚,使得模型在训练时能够尽可能冗余,尽可能多样性低,这样在后续就可以更大程度低剪枝和量化编码。 缺点: 导致网络连接不规整,需要通过稀疏表达来减少内存占用,进而导致在前向传播时,需要大量条件判断和额外空间来标明0或非0参数位置,...
大模型量化论文1 大模型如何轻量化训练和部署是非常重要的问题. 相关论文也需要学习. 第一篇我就写这里. 8-BITOPTIMIZERS VIABLOCK-WISEQUANTIZATION 1. 基本知识: 1.1状态优化器 一个优化器在迭代第t次时候更新神经网络参数w的公式为: . L是损失函数....
总的来说,量化模型是一种极具深远立意的工具,它不仅让我们能够更好地理解世界,也让我们 能够更准确地预测未来。在这个充满未知和变化的世界里,量化模型无疑是我们前行路上的一盏 明灯。 01 定义 03 国内 目录 02 价值千金 定义 定义 如果把证券市场看作一个病人的话,每个投资者就是医生。但中医与西医的诊疗方...
建立一个框架,用于计算和量化模型鲁棒性。使用者应根据情境,风险偏好,以及分布等角度选择不同的衡量方法。更抽象地讲,它是对不确定性的决策原则。选择不同鲁棒性评价方法会影响决策,尽量使用多个指标结合的方式。 介绍 根据经济学中的不确定型决策原则。在深度不确定性下,存在多种不确定因素共同影响决策的后果。在这...
量化单元可以对分块量化矩阵进行量化处理，以得到量化后的分块量化矩阵，并存储在存储器中，可以减少AI模型占用的内存。量化矩阵可以是权重矩阵，也可以是激活矩阵。量化单元量化过程中，是基于运行AI模型的计算设备的各个计算单元的处理粒度进行量化，并不需要基于张量级别进行离群值的统计，实现AI模型对权重矩阵和激活...