简单总结,本文最大的亮点在于使用了fp4的量化精度,给出了搜索fp4类型的方法,并提出了一种能够在不增加太多计算量的情况下的per-channel的activation量化方法。目前看低精度推理(4bit)肯定是未来趋势,而fp4较int4更加灵活,让我们看看英伟达下一代产品会不会支持fp4吧。 6 代码 根据作者发布的代码,下拉来就能跑,我...
不过我猜测,INTx和PFx两者量化方案中,应该还有一些隐藏的属性目前我们还没有发现,还有待于新的研究成果来揭秘。 LLM-FP4论文方法: 论文的核心方式叫做Pre-Shifted Exponent Bias,Motivation是channel之间激活值变化很大,所以这个方法是沿用了SmoothQuant的per-channel方案。 而per-channel的scaling factors则被re-parameter...
你可以使用 4 比特量化的不同变体，例如 NF4 (NormalFloat4 (默认) ) 或纯 FP4 量化。从理论分析和实证结果来看，我们建议使用 NF4 量化以获得更好的性能。其他选项包括 bnb_4bit_use_double_quant ，它在第一轮量化之后会进行第二轮量化，为每个参数额外节省 0.4 比特。最后是计算类型，虽然 4 比特 bitsan...
而在QLoRA论文中,作者介绍了4bit量化、双重量化和分页optimizer的技术方案。 4bit量化支持两种数据类型:fp4和nf4。fp4是四bit浮点数,包含一位符号位,两位整数位和一位小数位。nf4全称是4-bit NormalFloat,和fp4类似,但是其数值分布并不均匀,呈现正态分布。这是因为一般LLM的矩阵参数概率密度也是呈现正态分布的。在...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16836代码地址：https://github.com/nbasyl/LLM-FP4 要了解本文，必须要先具备基本的有关 Floating Point Format 以及 Floating Point Quantization 的知识，首先 Floating Point Number 可以用以下公式表示:s 代表正负符号位 (sign bit)，m 代表尾数位 (mantissa bits)，e...
This is the pytorch implementation of our paperLLM-FP4: 4-Bit Floating-Point Quantized Transformers, published in EMNLP 2023 main conference. LLM-FP4 is able to quantize both weights and activations in large language models (LLMs) down to 4-bit floating-point values, in a post-training manner...
NF4 量化优于 FP4 和 int4 量化的性能,并且 NF4+Double Quantization 减少存储的同时,精度并未下降。 单卡24G/48G 训练 33B/65B 模型的时候,Paged optimziers 表现很好。 使用默认的 LoRA 参数时,NF4 训练达不到 BF16 的评估指标,QLoRA(4bit) 需要 LoRA 应用到所有的 transformer 层才会有好的效果。
模型量化是模型压缩技术中的一种，主要在大型语言模型（LLM）中，将FP32、FP16、BF16等权重、激活值或KV Cache转换为INT8、FP8、INT4、FP4等表示。在LLM推理量化中，主要关注的是PTQ（Post Training Quantization）量化，其量化收益主要体现在三个方面。其中，FP8是一种由Nvidia在Hopper和Ada Lovelace...
资源文章提供了入门指南，包括模型精度基础知识和使用4位模型的步骤。在4位量化中，FP8和FP4数据类型有所介绍，如FP8的E4M3和E5M2格式，以及FP4的灵活组合。QLoRA论文详细介绍了这种方法，它在保持性能的同时，降低了LLM微调时的内存消耗，比如在单个GPU上训练33B和65B参数模型。通过集成bitsandbytes库，...
量化算法分为两种，通常在大型模型中使用8位量化（FP8/INT8）和4位量化（FP4/NF4/INT4）。这使得模型大小减半，同时保持不错的推理性能。不过，量化过程会影响模型质量，对于大型模型而言，这种影响较小，尤其是转换为4位量化后，性能几乎没有影响。量化过程依赖于样本来评估和优化量化质量，常见的方法有...