fp4 是一种比 fp16 更低精度的浮点量化格式，它兼具了浮点表示的一些特性和低精度带来的优势。与 int4 相比，fp4 仍属于浮点型表示，相邻两个数之间的间隔不统一，接近0的地方量化间隔较小，而远离0的地方量化间隔较大，因此属于非均匀量化，在表示一些数值范围较大或精度要求较高的参数时，具有更好的准确性。...
因此,直接将现有模型权重或激活值强制转换为FP4往往会导致严重的性能退化,甚至完全无法收敛。 正是基于上述背景,本研究提出了针对FP4量化的专门优化策略,旨在平衡低比特表示的效率优势与模型训练的准确性需求。 论文核心:FP4量化的双剑合璧 本文首次提出了一套完整的FP4训练框架,通过两项创新技术解决了低比特量化的核心难...
据作者所知,HQ-DiT 首次尝试使用 FP 数据格式量化 DiT。 提出了一种新的算法,该算法可以根据数据分布自适应地选择最佳 FP 格式,能够节约计算开销。 HQ-DiT 使用 FP4 量化 DiT 中的权重和激活值,与全精度模型相比,加速 5.09 倍,内存节约 2.13 倍。HQ-DiT在低精度量化方面取得了 SOTA 的结果,FP4 模型在 ...
模型量化作为一种通过降低数值精度来减少计算和内存成本的技术手段,近期逐渐成为研究热点。尽管 FP16/BF16 和 FP8 量化已被证明在训练中可行,但 FP4 量化由于其极低的精度和有限的动态范围,一直面临巨大挑战。 为了解决这一问题,微软亚洲研究院的研究员们提出了首个针对大语言模型的 FP4 量化训练框架。该框架的核心...
首先,考虑到目前云基础设施和 GPU 资源的负载,进一步扩展大型语言模型的趋势不可避免地会导致成本增加。如果将称为 FP4 的低位量化投入实际使用,它可以使计算效率翻倍,并大幅提高每个 GPU 的处理能力。 微软论文中提出的方法旨在通过梯度校正和异常值抑制,将量化精度降低导致的误差降至最低。实验结果表明,与BF16相比...
微软推出: 使用 FP4 量化优化大型语言模型训练 - 提出第一个针对 (LLM) 的 FP4 培训框架 - 达到与 BF16 相当的精度,同时将性能下降降至最低 - 有效扩展到 130 亿个 LLM,训练有素,涉及 1000 亿个 token htt...
INT8量化是一种将浮点数转换为8位整数的技术。这种量化方法能够显著减少模型的大小,提高推理速度,同时保持较好的模型性能。INT8量化通过四舍五入或截断等方式将浮点数映射到8位整数的范围内,虽然会引入一定的精度损失,但可以通过合理的校准和微调来降低这种影响。 FP4量化 FP4量化是一种使用4位浮点数表示模型参数和...
INT8量化是一种将浮点数转换为8位整数的技术。由于8位整数占用空间仅为32位浮点数的四分之一,因此INT8量化在压缩率和计算效率上具有显著优势。这种技术在移动设备和嵌入式设备上尤为受欢迎,但需注意可能引入的精度损失,需通过校准和微调来平衡。 FP4量化 FP4量化是一种使用4位浮点数表示模型参数和激活值的技术。
FP4量化: FP4量化通过减少浮点数的位数来降低存储和计算需求,同时保留了浮点表示的范围和精度可调性。在大模型微调中,FP4可以帮助我们在保留足够精度的同时实现较高效的推理。 NF4量化: NF4量化是一种更灵活的4位量化方案,它允许根据具体的应用需求自定义数值的表示范围和精度。这使得NF4在特定场景下能够提供更好的性...
总体而言，本文的亮点在于引入了4位浮点量化技术，结合了高效搜索方法和优化策略，为LLM的低精度推理提供了新的解决方案。低精度推理（4bit）已成为未来趋势，而FP4相较于INT4的灵活性，为模型部署带来了更多可能性。作者的贡献为低精度模型的优化和高效实现提供了新的视角，值得进一步研究和应用。