LLaMA 模型是目前最流行和性能最强大的开源模型之一，基于 LLaMA 所构造的模型生态可以覆盖绝大部分模型使...
从而这个方法 (pre-shifted exponent bias) 能在维持 efficient matrix multiplication 的原则下，更好得提高量化精度，方法的直观展示如下图所示：最后本文展示 Floating Point Quantization (FPQ) 方法，在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上，4-bit 量化皆取得了远超 SOTA 的结果。特别是，这篇文章展示了 4-bit 量...
答:Bert 的模型由多层双向的Transformer编码器组成,由12层组成,768隐藏单元,12个head,总参数量110M,约1.15亿参数量。NLU(自然语言理解)任务效果很好,单卡GPU可以部署,速度快,V100GPU下1秒能处理2千条以上。 ChatGLM-6B, LLaMA-7B模型分别是60亿参数量和70亿参数量的大模型,基本可以处理所有NLP任务,效果好,但大...
从而这个方法 (pre-shifted exponent bias) 能在维持 efficient matrix multiplication 的原则下,更好得提高量化精度,方法的直观展示如下图所示: 最后本文展示 Floating Point Quantization (FPQ) 方法,在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上,4-bit 量化皆取得了远超 SOTA 的结果。特别是,这篇文章展示了 4-bit 量化的...
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。
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...
首先，ModernBERT深受Transformer++（由Mamba命名）的启发，这种架构的首次应用是在Llama2系列模型上。ModernBERT团队用其改进后的版本替换了旧的BERT-like构建块，主要包括以下改进：用旋转位置嵌入（RoPE）替换旧的位置编码，提升模型理解词语之间相对位置关系的表现，也有利于扩展到更长的序列长度。用GeGLU层替换旧的MLP...
最后本文展示 Floating Point Quantization (FPQ) 方法,在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上,4-bit 量化皆取得了远超 SOTA 的结果。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...
什么情况用Bert模型,什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型,咋选? 答:Bert的模型由多层双向的Transformer编码器组成,由12层组成,768隐藏单元,12个head,总参数量110M,约1.15亿参数量。NLU(自然语言理解)任务效果很好,单卡GPU可以部署,速度快,V100GPU下1秒能处理2千条以上。
最后本文展示 Floating Point Quantization (FPQ) 方法,在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上,4-bit量化皆取得了远超 SOTA 的结果。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...