原文链接:arXiv2024-LLM_survey.pdf Abstract:本文摘要概述了大型语言模型(LLMs)因其在多种自然语言处理任务上的卓越性能而受到广泛关注,特别是自2022年11月ChatGPT发布以来。LLMs通过在大量文本数据上训练数十亿个模型参数,获得了通用语言理解和生成的能力,这一点由scaling laws所预测。尽管LLMs的研究领域非常新,但...
ZeroQuant: efficient and affordable post-training quantization for large-scale transformers 参考 网络模型低比特量化 (量化公式介绍) 大模型量化概述(量化粒度介绍) 前言 在现代 GPU 和 TPU 等硬件设备上,FP16 通常具有更高的计算速度和能效比。因此,在深度学习模型推理阶段,通常会使用 FP16 以获得更快的速度和...
四年前,当我开始为《设计机器学习系统》一书撰写后来成为“模型压缩”部分的笔记时,我写了关于模型优化/压缩的四种主要技术: Quantization:迄今为止最通用的模型优化方法。量化通过使用较少的位数来表示模型的参数来减小模型的大小,例如,可以使用16位甚至4位来表示浮点数,而不是使用32位。Knowledge distillation:一种通...
四年前，当我开始为《设计机器学习系统》一书撰写后来成为 "模型压缩 "部分的笔记时，我写了关于模型优化/压缩的四种主要技术：Quantization：迄今为止最通用的模型优化方法。量化通过使用较少的位数来表示模型的参数来减小模型的大小，例如，可以使用16位甚至4位来表示浮点数，而不是使用32位。Knowledge distillation：...
Quantization:迄今为止最通用的模型优化方法。量化通过使用较少的位数来表示模型的参数来减小模型的大小,例如,可以使用16位甚至4位来表示浮点数,而不是使用32位。 Knowledge distillation:一种通过训练小模型来模仿大型模型或模型集合的方法。 Low-rank factorization:这里的关键思路是用低维张量代替高维张量,以减少参数数...
Balancing the quantization difficulty Layerwise quantization LLM由于参数量巨大,更适合PTQ。另外,LLM 呈现出截然不同的激活模式(即较大的离群特征),因此量化 LLM(尤其是隐层激活)变得更加困难。 一些经验 INT8 权重量化通常可以在 LLM 上产生非常好的结果,而较低精度权重量化的性能则取决于特定的方法 ...
【图片出处:A Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network Inference,2021,p5】 实际中往往选择对权重张量做对称量化,而对输入张量做非对称量化。以下是来自qualcomm 的量化白皮书中的分析,如权重和输入都选择非对称量化时,以Linear层的矩阵乘法为例,将表达式展开如下: ...
【图片出处:A Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network Inference,2021,p5】 实际中往往选择对权重张量做对称量化,而对输入张量做非对称量化。以下是来自qualcomm 的量化白皮书中的分析,如权重和输入都选择非对称量化时,以Linear层的矩阵乘法为例,将表达式展开如下: ...
【图片出处:A Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network Inference,2021,p5;An Introduction to Quantization of Large Language Models,p12】 而从整型到浮点的反量化过程如下, 关于量化参数,有很多算法基于搜索,最优化,LKD(layer-by-layer 蒸馏)等各类算法计算其较优解,从而尽可能减少量化引起的...
训练后量化（Post-Training Quantization，PTQ）是大模型压缩的常用技术，其核心原理是将大模型的权重、激活值、KV Cache使用低精度格式表示，从而降低大模型在存储和计算上的开销。在深度学习模型中，权重（weights）、激活值（activations）和键值缓存（KV Cache）等数值通常以32位或16位的浮点数（floats）来表示，这些...