AWQ(Activation-aware Weight Quantization,基于激活值的权重量化)是一种针对大语言模型权重的量化算法。 在量化阶段,此量化算法的输入是矩阵向量乘的权重参数(float point 16),输出是量化后的权重(3 bit or 4 bit)和量化系数(每一个channel中的group_size个数字一个系数), 比如,每group_size(e.g. 128)个权重...
我们在表 5 中提供了 INT3-g128 量化下的 OPT 模型的消融研究;AWQ 不断优于四舍五入到最近邻的量化(RTN),并且与混合精度(1% FP16)相比具有可比性能,同时更具硬件友好性。优点。我们的方法不依赖于任何回归(Franta等人,2022年)或反向传播,这是许多有意识的训练方法所需要的。它对校准集的依赖性最小,因为...
此外,随着边缘计算的发展,AWQ和AutoAWQ也将在更多场景下发挥重要作用。 五、总结与展望 模型量化技术作为一种有效的模型压缩和加速方法,对于推动深度学习在边缘设备上的部署具有重要意义。AWQ和AutoAWQ作为其中的优秀代表,通过引入激活感知和自动调整等机制,进一步提高了量化精度和性能。未来随着技术的不断进步和应用场...
AWQ 达到了某种意义上的最优。此外，AWQ 具有不平凡的 generalizability，对于instruction-tuned model甚至...
AWQ: 基于激活感知的权重量化在端设备上的语言模型压缩加速 AWQ: Activation-aware Weight Quantization ...
awq量化原理 AWQ(Activation-aware Weight Quantization)的量化原理主要包括以下步骤: 1.使用group量化将权重分组为多个子矩阵。 2.使用activation-aware的方法来量化每个子矩阵。这一步主要是通过观察“activation”,而不是权重,来选择缩放的大小。这样可以保护显著权重,提高量化精度。 3.使用无重新排序的在线反量化来...
awq是一组由英文字母组成的缩写，本身并没有确定的含义。很多时候，人们在网上聊天或交流时为了方便和简化，会采用缩写来代替某些特定的词语或短语。awq也是其中之一。这其中有些缩写是常见的，比如lol表示“大声笑”；而有些则比较罕见，像awq就不是很常见的缩写。虽然awq这个缩写不是很常见，但也在...
大语言模型量化方法对比:GPTQ、GGUF、AWQ 在过去的一年里,大型语言模型(llm)有了飞速的发展,在本文中,我们将探讨几种(量化)的方式,除此以外,还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明:每次加载LLM示例后,建议清除缓存,以防止出现OutOfMemory错误。
IQ（Intelligence Quotient），智慧商数，是指一个人所具有的智慧多少和对科学知识的理解掌握程度。EQ（Emotional Quotient），情绪商数，是指一个人对环境和个人情绪的掌控和对团队关系的运作能力。AQ（Adversity Quotient），一般被译为挫折商或逆境商，（逆境商数）是我们在面对逆境时的处理能力。明确地...
AWQ量化还有一种实现:autoawq,已经被transformers嵌入,所以推荐采用这个版本的AWQ。 参考:transformers/src/transformers/integrations/awq.py at main · huggingface/transformers (github.com) 本文也会介绍AutoAWQ这种量化方法。 LLM 2. 加载模型 qwen1.5 ...