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...
Nvidia宣称Blackwell 具有“FP4 兼容性”,但微软的这项研究已具体证实了这种可能性。 论文表明,通过结合改进的梯度估计 (DGE)、异常值控制 (OCC) 和在极低精度 4 位浮点 (FP4) 下训练时实现更精细的量化粒度,可以实现几乎相当于 BF16 的精度。 例如,据说即使使用 LLaMA 的 13B 参数类模型也可以进行稳定的训练...
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 ...
02. 使用FP4量化优化大规模语言模型训练 03. UniGraspTransformer:用于可扩展灵巧机器人抓取的简化策略蒸馏 04. VidTok:开源的领先视频Tokenizer 01. CFPO:内容-格式集成的提示词优化 论文链接:https://arxiv.org/abs/2502.04295(opens in new tab) 随着大语言模型(LLMs)在各个领域的广泛应用,其性能的提升在很大...
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。
DeepSeek R1 14B(Qwen 2.5 Distill)在2080ti 22G上以BSB fp4(BitsAndBytes)量化实际速率与占用实测, 视频播放量 83、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 CyanFalseの, 作者简介 一个普普通通(?)的学生,相关视频:太疯狂了,五十几
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...
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。