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...
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...
这使得GPTQ在大多数GPU硬件上都能得到良好的支持。 二、踩坑记录 无法量化问题 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Llama...
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...
gptq-for-llama代码解析 gptq-for-llama代码解析旨在深入剖析相关代码原理与运行机制。 对gptq-for-llama代码进行全面梳理以助力技术研究与优化。代码中数据预处理模块精心处理输入数据以适配模型需求。量化算法部分采用独特策略实现模型的低比特量化。模型结构解析能清晰看到不同层的功能及相互关系。权重矩阵在代码里有...
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...
英伟达科学家Jim Fan称，Llama 2还没有达到GPT-3.5的水平，主要是因为其代码能力较弱。关于Llama 2更多细节，Jim Fan和做了一个太长不爱看版：- Llama 2的训练费用可能超过200万美元。Meta发布商业友好许可的模型，为社区提供了令人难以置信的服务。由于许可问题，大公司的AI研究员对Llama-1持谨慎态度，但现在...
4 bits quantization ofLLaMAusingGPTQ GPTQ is SOTA one-shot weight quantization method It can be used universally, but it is not thefastestand only supports linux. Triton only supports Linux, so if you are a Windows user, please useWSL2. ...
Scaling已经结束;模型仍然无法可靠推理;金融泡沫正在破裂;依然没有GPT-5;对不可靠的语言模型的过度依赖让世界陷入了困境。我的25个2025年预测中的每一个,目前看起来都是对的。 大语言模型不是解决之道。我们确实需要一些更可靠的方法。 OpenAI和Anthropic这样的公司,需要筹集资金来资助新模型本后的大规模训练运行,但...
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...