GPTQ 2. 误差分析和改进 baseline --observe选项 优化zero_point 引入SNR 总结 本文作者 @白牛 随着LLM(Large Language Model)的兴起,GitHub 出现了很多优秀的预训权重和训练方法。尽管 MOSS/LLaMa/GPT-J 等实现细节有差异,它们都基于 transformer 结构,所以在模型量化环节,方法大同小异。 OpenMMLab 社区成员利用...
llama-2-13b-EXL2-4.250b具有比llama-2-13b-GPTQ-4bit-128g-actorder更低的困惑度,并且更小(在磁盘上),但它使用了更多的 VRAM。 llama-2-13b-EXL2-4.650b具有比llama-2-13b-GPTQ-4bit-32g-actorder更低的困惑度,并且更小(在磁盘上),但它使用了更多的 VRAM。 因此,上述四种模型都出现在VRAM vs perpl...
GPTQ是当前最有效率和有效的仅限权重的量化方法之一，它利用量化中的误差补偿。但在2-3比特下，当量化LLaMA3时，GPTQ会导致严重的准确性崩溃。AWQ采用异常通道抑制方法来降低权重量化的难度，而QuIP通过优化矩阵计算来确保权重和Hessian之间的不一致性。它们都能保持LLaMA3在3比特时的能力，甚至将2比特量化推向有希...
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...
首先,我们使用GPTQ工具对BELLE(LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt)模型进行了量化。在量化过程中,我们尝试了不同的量化位数(如4位、5位、6位等),并评估了不同量化方案下的模型精度和推理性能。通过实验,我们发现使用5位量化精度可以较好地平衡模型精度和推理性能。接下来,我们对量化后的BELLE(LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt)...
除此之外,使用 gpt-3.5 会更便宜、更快。 免责声明,人们选择 Llama 而不是GPT-3.5的原因之一是,这个模型可以进行微调。但在这篇文章中,我们只探讨成本和延迟。我不打算比较 Llama-2 与 GPT-4,因为前者更接近 GPT-3.5。这个说法有基准性能测试结果的支持: ...
其他任务中,GPT-3.5 相比LLaMA 2更便宜、更快速。 简单声明:使用 LLaMA 而非 GPT-3.5 的原因之一是微调(1)。不过,本文我们仅探讨成本和时延。我不会将 LLaMA-2 与 GPT-4 进行比较,因为前者更接近于一个 3.5 级别的模型。基准性能测试也支持这一观点: ...
!pythondownload-model.pyTheBloke/Llama-2-7B-GPTQ 几分钟后模型下载完成后,我们就可以开始了。 启动应用程序 我们现在准备加载应用程序!只需运行 Notebook 末尾的代码单元即可启动 Web UI。检查单元格的输出,找到公共 URL,然后打开 Web UI 以开始。这将以 8 位格式自动加载模型。
作为全球知名开源大模型，Llama 3系列在数据训练规模、长文本支持、能耗、安全性等方面具有一定先发优势，因此受到全球AIGC行业关注。而为满足国内开发者需求，国家超算互联网还提供多款Llama系列原生、量化、优化模型，包括Llama-3-8B-chinese-chat中文微调版本，以提高其在中文环境下表现，更有GGUF/GPTQ等多款量化...
第四步:使用 int4 量化和 GPTQ 方法进一步减小权重,实现 202.1 tok/s 本文发现,当权重为 4-bits 时,模型的准确率开始下降。 为了解决这个问题,本文使用两个技巧来解决:第一个是拥有更细粒度的缩放因子;另一种是使用更先进的量化策略。将这些操作组合在一起,得到如下: ...