在量化实现中,尽管引入了额外的操作,例如在LayerNorm层的输出激活上应用二次量化,AffineQuant方法仍能在半精度推理中保持与其他算法相当的速度,展示了其高效性。 表格中展示了使用4位权重和4位激活量化配置时,AffineQuant在各种任务和复杂度模型上相比其他方法具有更优的性能,特别是在零样本任务和困惑度(PPL)任务中的...
目录 收起 DuQuant AffineQuant FlatQuant 效果对比 如今LLM在量化前都会先进行一些等效变换,目前比较流行的处理方法有SmoothQuant中的scale方法、LLM.int8中的混合精度方法、QuaRot中的rotation方法、OmniQuant中的LWC等,这些可以参考笔者之前总结的文章: 进击的Killua:[LLM量化系列] PTQ量化经典研究解析 进击的Kil...
AffineQuant achieve SoTA performance in weight-only quantization AffineQuant achieve SoTA performance in weight-activation quantization Related Project SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Accele...
In this paper, we advocate for the direct optimization using equivalent Affine transformations in PTQ (AffineQuant). This approach extends the optimization scope and thus significantly minimizing quantization errors. Additionally, by employing the corresponding inverse matrix, we can ensure equivalence ...
conda create -n affinequant python=3.10 -y conda activate affinequant git clone https://github.com/bytedance/AffineQuant.git cd AffineQuant pip install --upgrade pip pip install -e . We also leverage the kernel fromAutoGPTQto achieve real quantization. So you should also install the bug-fix...
宣传一下我们的工作I-LLM,(据我们所知)这是第一个在LLM上实现了integer-only量化的方法,精度逼近浮点,超过Smooth/Omini/Affine Quant等SOTA方法。 https://arxiv.org/abs/2405.17849 单位:后摩智能、南京大学、东南大学 Abstract PTQ能够有效加速LLMs的推理。然而,现有针对LLM的PTQ方案在推理过程中仍然需要相当多的...
宣传一下我们的工作I-LLM,(据我们所知)这是第一个在LLM上实现了integer-only量化的方法,精度逼近浮点,超过Smooth/Omini/Affine Quant等SOTA方法。 https://arxiv.org/abs/2405.17849 单位:后摩智能、南京大学、东南大学 Abstract PTQ能够有效加速LLMs的推理。然而,现有针对LLM的PTQ方案在推理过程中仍然需要相当多的...
Add fused ops for affine quantization and dequantization. Gives about a 1% tps improvement on Mistral 7B on my M1 Max due to the embedding dequantize call: Mistral 7B -- M1 Max Before: === Prompt: 88.394 tokens-per-sec Generation: 54.417 tokens-pe
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