LLM.int8()着重测试了量化后的模型精度对着模型尺度的变化,可以看到,即便是对于OPT-175B大模型,LLM.int8()的精度也接近16-bit baseline,而其他的8-bit方法,已经出现了巨大的精度下降。 总结 LLM.int8()的突出贡献在于: 第一次以8bit精度运行175B大模型的推理,并且保持良好的精度 第一次系统性的指出了大模型...
原博客将vector-wise量化与混合精度分解结合,实现了一种称为LLM.int8()的量化方法。如图所示,为原博客的对比实验。可以看到,在模型参数量达到6.7亿时,使用vector-wise方法进行量化会使模型性能有非常大的下降,而使用LLM.int8()方法进行量化则不会造成模型性能的下降。 2 Emergent Features 原博客中提到了Emergent F...
权重与激活同时量化(Weight and Activation):这里的激活实际是就是每一层的输入,对于矩阵乘法Y = WX,同时量化W和X,推理时是INT乘INT。 目前Weight and Activation可以做到Int8(或者叫W8A8,Weight 8bit Activition 8bit)与FP16水平相当,而Weight Only方向INT4(W4A16)已经可以做到与FP16相差无几,INT3(W3A16)也...
将int8的激活值和它的量化参数传入到下一层。 流程示意如下: 3、huggingface的transformer库中也有可以直接使用量化框架:LLM.int8() 混合精度量化;在不同参数量的模型上,使用不同的量化位数,其准确率如下(原论文:https://arxiv.org/pdf/2208.07339): 参数超过6.7B时,LLM.int8()的准确率和原模型惊人地保持一致...
llm.int8 paper 简单说一下背景,权重量化,在模型参数不是那么多的时候,RTN也能表现的不错。有且不止一篇paper指出,当量化的模型参数超过6.7B后,精度就会出现严重的下降,上图的竖轴是mean zeroshot acc. LLM.int8提出的解决方案是按照经验保留一些参数不要量化,只量化那些对精度影响不大的参数,好消息是,那些非...
LLM.int8()是一种创新的8位量化方法,专为大型Transformer模型设计。该方法采用向量级量化策略,为矩阵乘法中的每个内积分配独立的量化归一化常数,从而显著提高了量化精度。此外,LLM.int8()还引入了混合精度分解方案,针对模型中异常大的特征值(即离群点),采用16位矩阵乘法进行处理,以确保整体量化精度。 实践应用 LLM...
LLM.int8()是一种能够在不损失性能的情况下对参数量达到千亿级别的Transformer模型进行8位量化的技术。其核心在于采用向量级量化策略,为矩阵乘法中的每个内积分配独立的量化归一化常数,从而显著提升量化精度。此外,针对参数量超过67亿的模型中出现的异常特征,LLM.int8()采用混合精度分解方案,将异常特征维度分离出来使用...
llm.int8()是一个函数,它的作用是将输入的值转换为一个8位有符号整数。在计算机中,有符号整数是一种数据类型,它可以表示正数、负数和零。int8()函数的原理是将输入的值限制在-128到127之间,超出这个范围的值会被截断。这意味着如果输入的值超出了int8()函数所能表示的范围,那么结果将会是-128或127,具体取决...
这说明了如何使用llm.int8 () 量化从 GPT-NEOX 生成文本。 这需要一个具有 24GB 内存的 GPU。 15importtorch16fromtorchimportnn1718fromlabmlimportmonit19fromlabml_nn.neox.modelimportLayerGenerator20fromlabml_nn.neox.samples.generateimportPROMPT,infer21fromlabml_nn.neox.utilsimportget_tokens,print_token...
LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale 重点:发现LLM激活存在离群点,提出混合精度分解法实现per-token量化 1. 动机 (1)现状 大模型中,FFN和Projection层占据了95%的参数,以及65-85%的计算量 以往的量化方法只在350M以下的模型进行,并且容易导致性能下降因此需要微调 ...