IntactKV的核心思想是生成并保持输入序列初始标记(pivot tokens)的键值(KV)缓存完整无损。具体来说,解决方案包括以下几个关键步骤: 生成KV缓存:使用全精度(full-precision)模型生成pivot tokens的KV缓存,并将这些缓存保存为IntactKV。这一步骤确保了在量化过程中,这些关键的KV缓存不会受到量化误差的影响。 结合现有量化...
IntactKV通过预先缓存关键词元的无损KV cache来保证量化模型中关键词元表征无损,理论推导证明这能有效降低模型的量化误差上界。此外,缓存的无损KV cache还可以作为模型的额外参数做进一步校准,进一步弥补量化误差。IntactKV实现简单并且与GPTQ[1]、AWQ[2]、QuaRot[3]等当前主流的LLM量化方法正交,实验表明,IntactKV可以...
对此,作者提出了一种新的量化方法IntactKV,通过预先缓存关键词元的无损KV Cache来保证量化模型中关键词元表征无损,通过理论推导证明这能有效降低模型的量化误差上界。此外,缓存的无损KV还可以作为模型的额外参数做进一步校准,进一步弥补量化误差。IntactKV实现简单并且与GPTQ、AWQ、QuaRot等当前主流的LLM量化方法正交,...
为此,我们提出使用IntactKV—先使用全精度模型生成关键词元的无损KV cache并将其缓存下来(i.e., IntactKV),量化模型在推理时就能直接使用无损的关键词元表征,从而有效提升量化模型精度。如图3所示,IntactKV包含了从首词元[BOS]开始的若干词元,随着IntactKV包含词元数的增加,量化误差也不断降低,尤其是当IntactKV包...
Besides, IntactKV can be calibrated as additional LLM parameters to boost the quantized LLMs further with minimal training costs. Mathematical analysis also proves that IntactKV effectively reduces the upper bound of quantization error. Empirical results show that IntactKV brings consistent improvement ...
Official PyTorch implementation of IntactKV: Improving Large Language Model Quantization by Keeping Pivot Tokens Intact - IntactKV/requirements.txt at main · ruikangliu/IntactKV
IntactKV: Improving Large Language Model Quantization by Keeping Pivot Tokens Intact This repository contains the PyTorch implementation of IntactKV: Improving Large Language Model Quantization by Keeping Pivot Tokens Intact. IntactKV is a simple and orthogonal method to enhance the quantized LLMs. It ...
最新最有趣的科技前沿内容 从StreamingLLM到Massive Outlier、IntactKV和PrefixQuant 自动总结: - 知乎是一个让每次点击都充满意义的平台 - 欢迎来到知乎,可以在这里发现问题背后的世界 内容: 知乎,让每一次点击都充满意义 —— 欢迎来到知乎,发现问题背后的世界。 齐思用户 分享了一个链接 10 阅读 长按识别参与讨...
Kv1.3 is a multifunctional potassium channel implicated in multiple pathologies, including cancer. However, how it is involved in disease progression is not fully clear. We interrogated the interactome of Kv1.3 in intact cells using BioID proximity labeling, revealing that Kv1.3 interacts with STAT3...
四、应用:IntactKV 五、总结 自从Tim Dettmers在NeurIPS 2022提出的LLM.int8()后,LLM PTQ量化的关注点就开始围绕Outlier Activation进行,一系列优秀的量化算法如不断涌现出来,从早期的SmoothQuant、AWQ,到后来的RPTQ、OmniQuant、ATOM、QUICK、QuaRot、SpinQuant、QServe等,研究者们在Outlier Activation的发现和处理优...