2. 进行线性量化 对输入张量进行量化计算 deflinear_quantize(input,sf,bits):assertbits>=1,bitsifbits==1:returntorch.sign(input)-1delta=math.pow(2.0,-sf)bound=math.pow(2.0,bits-1)min_val=-bound max_val=bound-1rounded=torch.floor(input/delta+0.5)clipped_value=torch.clamp(rounded,min_val,m...
GGML_TYPE_Q6_K- "type-0" 6位量化。超级块包含16个块,每个块有16个权重。缩放因子使用8位量化。最终每个权重使用6.5625位。 LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_S- 使用GGML_TYPE_Q4_K对所有张量 LLAMA_FTYPE_MOSTLY_Q4_K_M- 使用GGML_TYPE_Q6_K对attention.wv和feed_forward.w2张量的一半,其余使用GGML_TYPE...
作者在基础任务和不同的模型变体上进行了广泛的实验,以证明PTQ4SAM的通用性。作者的PTQ4SAM可以无缝地融入到基于统计和学习型的后训练量化方法中,在6位SAM-L和SAM-H上实现了3.9 × FLOPs和4.9 × 存储节省,同时保持了无损性能。作者的主要贡献总结如下: 据作者所知,作者的工作是第一个针对Segment Anything Model...
作者开发了一个用于视觉Transformer的PTQ框架,使用双均匀量化,名为PTQ4ViT。实验表明,量化的视觉Transformer(ViT、DeiT和Swin)在ImageNet分类任务上实现了接近无损的预测准确性(8位量化下不到0.5%的下降)。作者的贡献如下: 发现PTQ在视觉Transformer上的问题在于post-Softmax和post-GELU激活的特殊分布以及不准确的度量。
估值:我们以剩余价值模型为基础对权益类资产进行估值;预测十年国债利率于2019Q3见底并从2019Q4开启上涨周期,预测股权要求回报率从2019Q3的9.74%上升到2020Q4的10.80%水平。对万得全A内在价值的估算已经于2018Q4见底(3,431.59点),并开启上升周期,对万得全A指数2019Q4的内在价值估计为3,941点(2020Q2为4,816点),当...
岗位要求 1.1.熟练掌握python, 在pytorch或tensorflow中熟练掌握至少一种; 2.了解目前主流的模型加速手段,熟悉模型量化/剪枝的算法原理和实现方式,并且了解硬件上对于模型加速的支持方案; 3.具有扎实的数理基础,熟悉常见的算法和数据结构,具有良好的编程习惯; 4.熟练掌握机器学习的相关知识,熟悉在CV或NLP领域的主流模型...
对模型加速方向有较深了解,熟悉此领域SOTA方案,积极探索新算法。 2. 对模型训练和推理调优有实操经验,有过模型量化具体实现落地经验,或者其他模型加速的落地实现。 3. 了解GPU硬件架构,有CUDA编程经验。熟悉各种网络底层算子实现细节。 4. 有过大模型训练/推理实操经验,熟悉其背后的加速原理和技术方案。 职位详情 ...
宏观量化是基于历史宏观经济数据,寻找宏观经济数据与股票市场整体、行业和个股的关系,进行选股和择时的方法。 但在宏观经济数据分析时,宏观经济数据本身有较多“坑”,并不能直接进行回测和分析。 一、宏观数据的几大问题 1、经济的不同发展阶段对股市的影响不同...
在各类策略中,对于短时趋势的预测一直占据着举足轻重的位置,如果能够准确地预测出未来短时间内价格变化的方向及幅度,那么将可以大大提高各类策略的收益和稳定性。如何通过研究市场微观结构,利用有限的市场信息构建预测模型,是非常值得研究的问题。 我们把这个问题简...
简介:北京大学提出 PTQ4ViT | 双均匀量化+Hessian引导度量,推进Transformer模型落地 量化是一种非常有效的神经网络压缩方法,已在卷积神经网络(CNN)上取得了巨大成功。最近,视觉Transformer在计算机视觉中展现出巨大潜力。然而,以前的PTQ方法在视觉Transformer上表现不佳,即使在8位量化中也会导致1%以上的准确率下降。因此,...