不过AWQ 和 SmoothQuant 两篇文章的量化粒度都很大,都是 per-channel 的。 SmoothQuant: SmoothQuant 的思路其实比较简单,也就是如上图所示的,激活值 X 难以量化,因为异常值会拉伸量化范围,导致大多数数值只有很少的有效位,这也就是我前面所说的影响了量化值的表达能力的问题。我们通过数学上等效的逐通道缩放变换...
本文主要是对LLM PTQ量化方向的几个经典算法(GPTQ、SmoothQuant、AWQ)的代码实现进行介绍,从源码角度对算法实现细节进行探究。 一、GPTQ GPTQ在LLM PTQ W4A16方向的地位毋庸置疑,它的出发点很朴素,就是试图最小化权重量化后和量化前的误差函数,对这个最优化问题进行求解。介绍GPTQ的文章很多,个人觉得可以参考这两...
使用SmoothQuant量化 使用SmoothQuant量化SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 来自:帮助中心 查看更多 → 使用kv-cache-int8量化 使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化...
AWQ的成功证明了，通过激活感知的量化策略，能够在保持性能的同时，兼顾硬件效率，为大模型的量化带来新的可能。它不仅在理论和实验上超越了现有的大模型量化方法，如LLM.int8、SmoothQuant和GPTQ，更是为大模型的未来优化开辟了新的道路。尽管本文提供了AWQ方法的深入剖析，我们期待更多研究者和开发者...
benchmarkdeploymenttoolevaluationpruningquantizationpost-training-quantizationawqlarge-language-modelsllmvllmsmoothquantmixtralinternlm2lvlmllama3omniquantquarotlightllmspinquant UpdatedDec 19, 2024 Python intel/auto-round Star284 Advanced Quantization Algorithm for LLMs/VLMs. This is official implementation of...
缩放因子s可以追溯到一篇叫做SmoothQuant的工作,这里我们不详述。 之所以能够增加因子s,是因为有几个推论: 量化的精度损失主要来自Round部分带来的舍入误差。而无论如何缩放,该部分的误差都在0~0.5之间,平均值为0.25 对1%的重要权重进行缩放并不会影响整体的缩放比例 ...
2. QAT 在训练过程中进行量化模拟，将量化误差作为训练的一部分来考虑。模型在训练时就能适应量化操作，...
Llama3量化分析 | 对Llama3-8B和Llama3-70B模型在多个数据集上采用RTN、GPTQ、AWQ、SmoothQuant、PB-LLM、QuIP、DB-LLM和BiLLM等量化方法进行量化分析。 《How Good Are Low-bit Quantized LLaMA3 Models? An Empirical Study》 Paper:链接 #大模型#模型量化#AIGC#Llama3 ...
SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language ModelsGPTQ: Accurate Post-training Compression for Generative Pretrained TransformersVicuna and FastChatLLaVA: Large Language and Vision AssistantAbout AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and ...