近日,Meta的元宇宙部门 Reality Labs 提出了针对大模型的的量化感知训练,由于此前的一些工作主要是针对大模型进行训练后量化(PTQ),而针对大模型的量化感知训练(QAT)相关研究相对空白,因此,该论文可谓是大模型量化感知训练的开山之作,下面我们来看看该论文的技术原理、实验效果以及对数据选择策略,量化方法对比、知识蒸馏...
1. 为什么不能直接使用后量化训练方法对 LLM 进行低位量化? 2. 为什么采用数据无关的知识蒸馏,而不是使用原始训练数据? 3. 在数据生成过程中,为什么采用混合采样策略? 4. 量化过程为什么要保留异常值? 5. LLM-QAT 方法能否应用于其他类型的模型,如经过指令微调或强化学习训练的模型? 6. 什么是per-channel量化...
qat量化方法qat量化方法 图像领域。 后处理滤波:利用高斯滤波、中值滤波等传统图像处理滤波技术,对AI生成图像进行平滑处理,减少图像中可能存在的尖锐边缘、不自然纹理等AI特征。例如,高斯滤波通过对图像像素邻域进行加权平均,能够有效减少图像噪声和一些不自然的细节,使图像过渡更自然。 风格迁移:借助风格迁移算法,将AI...
在科技的广袤天地中,QAT 模型量化是一片充满挑战与惊喜的领域。当我们踏入这片领域,首先看到的是原始模型这座高耸的山峰。 要攀登这座山峰并对其进行量化改造,我们需要制定详细的计划。第一步,了解模型的每一个细节,从输入输出的格式到内部复杂的神经网络结构,这就像是绘制山峰的精确地图。 接着,选择量化的技术路径...
QAT量化感知训练 基本原理 相比训练后量化因为其不是全局最优而导致的精度损失,QAT量化感知训练能做到基于loss优化的全局最优,而尽可能的降低量化精度损失,其基本原理是:在fp32模型训练中就提前引入推理时量化导致的权重与激活的误差,用任务loss在训练集上来优化可学习
pytorch qat 量化层 pytorch动态量化 作者:莫烦 目录 课程名:《Pytorch 动态神经网络》 day01 安装Pytorch day02 一、神经网络简介 二、why Pytorch? 三、Variable变量 day 03 一、激励函数(Activation) 二、Regression回归 三、 Classification 分类 四、快速搭建网络...
我觉得重点可以留意一下大模型的QAT与以往的QAT有什么不一样的操作,本作的蒸馏有什么新花样,另外就是有没有加速大模型QAT的技巧。 下面是整体结构,看到linear层都量化了,kv-cache也量化了,两个matmul没有量化(也正常)。 2.1 Data-free Distillation 这里介绍了如何生成训练需要的数据。首先用预训练模型从头生成一...
相比训练后量化因为其不是全局最优而导致的精度损失,QAT量化感知训练能做到基于loss优化的全局最优,而尽可能的降低量化精度损失,其基本原理是:在fp32模型训练中就提前引入推理时量化导致的权重与激活的误差,用任务loss在训练集上来优化可学习的权重及量化的缩放与zp值,当任务loss即使面临这个量化误差的影响,也能经学...
这一文档介绍些基础概念吧,权当做一个阶段整理,后面也会慢慢完善。 1. 量化分类:根据谷歌量化白皮书中定义,分为PTQ和QAT两种,而PTQ又包括两种。 3种量化方式:QAT, PTQ Dynamic, PTQ Static。1) 量化感知训…
量化KV缓存 我们证明了一个类似的量化感知训练方法用于激活量化,可以用来验证KV缓存。如图,假设键和值是逐令牌生成的。在生成过程中,对当前键和值进行量化,并存储其对应的缩放因子。在QAT的训练过程中,我们将量化应用于键和值的整个激活张量。通过将量化函数集成到梯度计算中,我们确保使用量化的键值对进行有效的训练...