简介:GPTQ 是一种针对大规模语言模型(如 LLaMA 等)的量化技术,它是一种基于二次规划的量化方法,通过最小化量化误差来实现对模型权重的高精度量化。 特点:能够实现极低比特位宽(如 4 比特)的量化,并且在量化后仍然能保持较高的模型性能,使得模型在资源受限的情况下也能高效运行;量化速度相对较快,在处理大规模模型时,相比一些
\Delta W 权值数据量化引入的误差,主要来自于不同量化方法的选取产生的误差。因 weights 的数值是确定可控的,其他来源的误差(如取整舍入误差)可以进行部分修正,属于可控误差,此处暂不进行详细的分析。 \Delta X 激活值数据量化引入的误差,主要来自于不同量化方法产生的误差和数值取整计算带来的误差。 \Delta Y 计算...
【@胡锡进】大模型量化分析- 伊利股份 600887.SH 我将使用不同的预测方法来预测伊利股份未来3天的股票价格。 以下是每种方法的详细代码、预测价格和最后的建议: SARIMA模型(季节性自回归移动平均模型): import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX # 将数据转...
不对任何人的投资盈亏负责。 接上篇投资备忘《股息率之王陆金所2024Q2即将反转,资产质量无需担心》,本篇尝试在此基础之上将陆控的生意模型进行量化分析,然后得出一些这门生意的投资结论。 先上结论:陆控的至暗时刻是2023年,现在是U型反转的前夜,不用再担心资产质量问题。反转后的陆控,具备数次百亿特别息+年百亿派...
深度学习模型量化精度误差分析模型精度 倾向于使用准确率,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具!精度(查准率)和召回率(查全率)等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的,特别是在不平衡分布数据集的案例中,在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念。 什么是分布不平衡的数据集? 倘若...
模数转换器量化量化分析 连续信号(电压或电流)通过模数转换器转换为由离散逻辑电平表示的数字序列,将大量值转换为较小或离散值集的过程称为量化。 ADC可以在数学上表示为量化大域函数以产生较小域函数。 模数转换过程 模数转换过程由上述等式在数学上描述。输入电压Vin被描述为一系列位b N-1.。.b 0.在此公式中...
(模型量化分析) 前言 随着深度学习的不断发展,神经网络广泛应用于不同的领域,取得远超以往的性能,但是深度网络模型的参数也越来越大,严重制约着深度网络在业界的应用,因此本文即将介绍目前业界主要的模型优化的方法,然后对模型量化进行重点阐述,介绍量化的基本原理,方法分类,未来发展,以及对前沿论文进行解读。
深度学习模型量化误差分析 1.经验风险和风险 经验风险是训练数据集的平均损失,风险是整个数据群的预期损失 2.优化算法作用 在最小化目标函数方面的性能,即减小训练误差,而不是模型的泛化误差。 3.深度学习的优化挑战 ①局部最小值 *小批量随机梯度下降的梯度自然变化可以将参数从局部极小值中移出*...
长春市消费模式量化分析
金融数据与量化模型分析报告-2024年7月 市场数据分析 经济数据方面 进出口:6月份出口继续增长,在消费和投资不利的情况下,经济靠出口还能支撑着,但是进口数据的下滑,未来会受到影响出口,6月份对于美国的出口份额在大幅提升,上半年出口中机电行业依旧占据重要地位.PMI:6月份的PMI数值为49.5,该值和5月持平,生产和新...