在使用CUDA 11.6版本进行GPTQ量化时,可能会遇到无法量化的问题。这通常是由于CUDA版本与GPTQ量化库不兼容所致。为了解决这个问题,我们可以尝试升级CUDA版本或者寻找与当前CUDA版本兼容的GPTQ量化库。 量化后性能下降 有时,即使成功对Llama2模型进行了GPTQ量化,也可能会发现量化后的模型性能有所下降。这可能是由于量化过程中引入
GPTQ(Generalized Quantization)是一种针对神经网络模型的量化技术,它通过对模型权重和激活值进行量化,将浮点数转换为低精度的定点数,从而实现模型的压缩和加速。GPTQ量化的核心思想是在保证模型精度的前提下,尽可能地减小模型的大小和计算复杂度。 三、Llama2模型量化实战 在使用Llama2模型进行GPTQ量化时,我们需要注意...
量化加速方法:GPTQ、AWQ、EXL2、q4_K_M、q4_K_S 和 load_in_4bit 比较指标:困惑度、VRAM、速度、模型大小、加载时间 目前,有许加速和量化方法可用于在消费级硬件上运行大型语言模型。为了更好地了解每种方法的优缺点,因此我收集了数据并进行了以下深入分析。 运行环境设置: CUDA:12.1 操作系统:Linux 显卡...
希望我们能利用GPT-Q ,将价格降低2倍! 再次强调,该实现针对低批次场景进行了优化。此外,论文中所指的 3 倍以上的速度提升只适用于 3 位量化,对于我们的用例来说,这种量化过程的损失过大。 闭源模型价格如何更便宜? 闭源模型使用了以下几种方法来加速推理过程。 量化 如前所述,我们有几种可靠的开源量化方法,...
ExLlamaV2已经被集成到几个常见的后端中,比如oobabooga的文本生成webUI。但是它需要FlashAttention 2和CUDA 12.1(这在windows中可能需要费一些时间)。 ExLlamaV2与GPTQ或llama.cpp等其他解决方案相比,可以自定义量化我们的模型。在量化之后,它每秒提供的令牌数量更多(更快)。这对于定制化的需求来说是非常有帮助的。
SliceGPT 的性能将随着模型规模的增大而提升。在对所有 LLAMA-2 系列模型剪裁 25% 情况下，SparseGPT 2:4 模式的表现都逊于 SliceGPT。对于 OPT，可以发现在除 2.7B 模型之外的所有模型中，30% 切除比例的模型的稀疏性都优于 2:4 的稀疏性。零样本任务 作者采用了 PIQA、WinoGrande、HellaSwag、ARC-e 和 ...
1、Llama-2-70B-chat-GPTQ 项目连接:Llama-2-70B-chat-GPTQ 开源协议:Meta AI对于llama2的用户协议 优点:可直接部署运行,可实现上下文记忆 缺点:int4量化,精度下降,目前仅支持70B-chat模型,等待作者后续开放更多型号的轻量化版本。 此项目是对llama2-70B-chat进行了int4量化,显存占用达到了预估水准。
2. 答案修正 作者使用 GPT-4、Llama2-70B-Chat 和人工标注来根据大语言模型的 3H 标准(帮助性、安全性、诚实性)来修正 Q-A 数据集中的答案。 对于已符合标准的答案,保持原样。修改过程基于一系列定义明确的原则,从而为 Seq2Seq 模型的训练建立了约束条件,重点在于提升回答的帮助性和安全性。答案的修正前后分布...
2. 答案修正 作者使用 GPT-4、Llama2-70B-Chat 和人工标注来根据大语言模型的 3H 标准(帮助性、安全性、诚实性)来修正 Q-A 数据集中的答案。 对于已符合标准的答案,保持原样。修改过程基于一系列定义明确的原则,从而为 Seq2Seq 模...
ExLlamaV2已经被集成到几个常见的后端中,比如oobabooga的文本生成web UI。但是它需要FlashAttention 2和CUDA 12.1(这在windows中可能需要费一些时间)。 ExLlamaV2与GPTQ或llama.cpp等其他解决方案相比,可以自定义量化我们的模型。在量化之后,它每秒提供的令牌数量更多(更快)。这对于定制化的需求来说是非常有帮助的。