大语言模型 (LLM) 压缩一直备受关注，后训练量化（Post-training Quantization) 是其中一种常用算法，但是现有 PTQ 方法大多数都是 integer 量化，且当比特数低于 8 时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于 Integer (INT) 量化，Floating Point (FP) 量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支...
大语言模型 (LLM) 压缩一直备受关注,后训练量化(Post-training Quantization) 是其中一种常用算法,但是现有 PTQ 方法大多数都是 integer 量化,且当比特数低于 8 时,量化后模型的准确率会下降非常多。想较于 Integer (INT) 量化,Floating Point (FP) 量化能更好的表示长尾分布,因而越来越多的硬件平台开始支持 FP...
特别是,这篇文章展示了 4-bit量化的 LLaMA-13B 模型,在零样本推理任务上达到平均 63.1 的分数,只比完整精度模型低了 5.8 分,且比之前的 SOTA 方法平滑量高出了 12.7,这是目前少数已知可行的 4-bit量化方案了。 参考文献: [1] FP8 Quantization: The Powerof the Exponent, Kuzmin et al., 2022 [2] ll...
特别是,这篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaMA-13B 模型,在零样本推理任务上达到平均 63.1 的分数,只比完整精度模型低了 5.8 分,且比之前的 SOTA 方法平滑量高出了 12.7,这是目前少数已知可行的 4-bit 量化方案了。 参考文献: [1] FP8 Quantization: The Powerof the Exponent, Kuzmin et al., 2022 [2]...
Data type: FP32, FP16, BF16, INT8 and FP8 (Experimental). 如果内存足够,任意层数(N1) 在FasterTransformer v1.0 中,我们提供了高度优化的 BERT 等效编码器模型。 接下来,基于Effective Transformer的思想,我们在 FasterTransformer v2.1 中通过去除无用的 padding 来进一步优化BERT推理,并提供 Effective Faster...
采用了各种低精度加速技术,如FP16、FP8或者INT8量化等。 这三部分原因确实能加快训练速度,然而它们并不是LoRA所独有的,事实上几乎都有参数高效方法都具有这些特点。LoRA的优点是它的低秩分解很直观,在不少场景下跟全量微调的效果一致,以及在预测阶段不增加推理成本。
LLaMA3-8大模型FP8推理加速 优势(更快更省)和演示 07:55 Qwen2-72-Instruct Ceval评测 中英文双语最强开源模型? 02:50 Stable Diffusion 3开源发布 文生图大模型媲美闭源商业模型 07:04 英伟达开源Nemotran4-340B大模型,性能直逼GPT4 #小工蚁 10:34 大模型提示工程技术 调研报告(上) 07:58 大模型...
本文评估了指令调优LLMs在各种量化方法(GPTQ、AWQ、SmoothQuant和FP8)下,从7B到405B不同规模模型的性能。通过13个基准测试,我们在六种任务类型上评估了性能,包括常识问答、知识与语言理解、指令遵循、幻觉检测、数学和对话。我们的主要发现如下:1.大规模LLM的量化性能优于小规模FP16 LLM:将较大的LLM量化到与较...
特别是,这篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaMA-13B 模型,在零样本推理任务上达到平均 63.1 的分数,只比完整精度模型低了 5.8 分,且比之前的 SOTA 方法平滑量高出了 12.7,这是目前少数已知可行的 4-bit 量化方案了。 参考文献: [1] FP8 Quantization: The Powerof the Exponent, Kuzmin et al., 2022...
特别是,这篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaMA-13B 模型,在零样本推理任务上达到平均 63.1 的分数,只比完整精度模型低了 5.8 分,且比之前的 SOTA 方法平滑量高出了 12.7,这是目前少数已知可行的 4-bit 量化方案了。 参考文献: [1] FP8 Quantization: The Powerof the Exponent, Kuzmin et al., 2022...