答案就是使用量化技术,最常见的就是 INT8 量化。 INT8 量化示意图 简单来说, INT8 量化即将浮点数x_f通过缩放因子scale映射到范围在[-128, 127] 内的 8bit 表示x_q,即 x_q=\operatorname{Clip}\left(\operatorname{Round}\left(x_f * \text { scale }\right)\right) 其中Round 表示四舍五入都整...
LLM.int8()是一种后训练量化(QAT)方法,它分析了大尺度Transformer模型的特征中离群点(outliers)对量化后精度的影响,并且提出了一种新的量化方案,可以很好的保持大模型的精度。 核心方法 LLM.int8()的核心方法有两个:vector-wise quantization和mixed-precision decomposition。 Vector-wise Quantization LLM中FFN层和...
在每一层对量化后的int8权重和int8激活值进行十算。 在每一层输出时将结果反量化为fp32,同时根据校准产生的激活值量化参数,把激活值量化为int8,把量化参数放入量化后的激活值中;这里先反量化后再次量化,不是多此一举么? 神经网络或者说深度学习有多层,每层处理的语义是不同的,所以每层都要单独量化,不能直接...
只量化权重(Weight Only):只量化模型权重,推理时是INT乘FLOAT。 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 On...
然后，我们使用s来量化输入x：如上图所示，最大绝对值α为10.8，将FP32映射到INT8时，即有如下公式：如果要恢复原始的FP32值，也可以使用先前计算的比例因子（s）来进行反量化。先量化，再反量化以恢复原始值，全过程如下所示：可以看到某些值，如3.08和3.02，在量化为INT8时都是36。因此进行反量化恢复到...
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。
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()是一种针对大型语言模型(LLM)的量化方法。它将模型权重和激活值量化为8位整数,从而极大地降低了模型推理时的内存消耗和计算量。LLM.int8()量化方法的核心在于如何在保证模型精度的前提下,对模型进行高效的量化处理。 在实际应用中,LLM.int8()量化方法需要对模型进行校准和微调。校准过程通过对模型输入...
零点量化(zero-point quantization)通过将定点范围 (-1, 1) 转换为 int8 (-127, 127),然后将 int8 转换回 bfloat16 来节省一半的内存。 绝对最大量化(abs-max quantization)与零点量化类似,但我们没有设置自定义范围 (-1,1),而是将其设置为 (-abs(max), abs(max))。