第二个技巧是量化，对此我们并没有进行专门研究，但尤其在LLaMA发布后，这项技术发展得非常迅速。很多优秀的现成解决方案为许多开源社区的人所使用，提供了模型的int8或int4版本。使用int8时，模型尺寸会减半，在使用int4时，会减少至四分之一。这不会改变最优批大小，因为这一比率只取决于硬件，与其他因素无关。
使用int8还会机械地增加KV缓存的可用内存。 因此,如果你处于内存受限的状态,一切操作都会快两倍,这很不错。另一个好处是,int8几乎没有或者只有极小的精度损失,而在int4下会有一些性能损失,但似乎可以通过QLoRA来恢复,或者如果你只关心特定用例,那么我认为这也可以正常运作,且serving成本会低得多。 分页注意力(...
使用int8还会机械地增加KV缓存的可用内存。 因此,如果你处于内存受限的状态,一切操作都会快两倍,这很不错。另一个好处是,int8几乎没有或者只有极小的精度损失,而在int4下会有一些性能损失,但似乎可以通过QLoRA来恢复,或者如果你只关心特定用例,那么我认为这也可以正常运作,且serving成本会低得多。 分页注意力(Pag...
模型大小:8 个 expert MLP 层,一共45B 大小。 训练:除了预训练外,Mixtral MOE 后续还开源了一个经过 SFT + DPO 微调的版本。 模型效果:架构:Mixtral 的 MOE 架构类似于,在 MoE 模型中,只有 FFN 层被视为独立的专家,而模型的其他参数是共享的。大致参数为:对...
此外，MiniCPM编程能力超越Mistral-7B，能实现端侧运行写代码，有助于节省编程工作量。跟百亿级大模型同场PK，MiniCPM-7B也能在多数评测中性能领先。在最接近人评的测评集MTBench上，MiniCPM得到了很好的评价。经过Int4量化后，MiniCPM可在手机上进行部署推理，流式输出速度略高于人类说话速度。MiniCPM开源地址：...
7Bx8个专家,性能比llama2-70b要强大,类比于gpt-3.5(李开复的大模型排行超过了llama2-70) 1、全球大模型最新排行榜:李开复的大模型排行超过了llama2 70b 2、mistral的参数情况及类比3.5水平 3、mistral架构:8x7B开源MoE击败Llama 2逼近GPT-4!首个开源MoE大模型发布!也是首个能够达到gpt-3.5水平的开源大模型 展开...
此外,MiniCPM编程能力超越Mistral-7B,能实现端侧运行写代码,有助于节省编程工作量。 跟百亿级大模型同场PK,MiniCPM-7B也能在多数评测中性能领先。 在最接近人评的测评集MTBench上,MiniCPM得到了很好的评价。 经过Int4量化后,MiniCPM可在手机上进行部署推理,流式输出速度略高于人类说话速度。
据面壁智能介绍，MiniCPM 端侧模型经历了 Int4 量化后压缩了 75% 体量，只占用 2G 内存，与此同时性能几乎没有损失，因此已在各类常见型号的手机上实现了跑通。因为支持移动端 CPU 的推理，MiniCPM 可以很大程度上节约使用成本。面壁智能为我们算了一笔账：一台搭载骁龙 855 的手机使用 MiniCPM，一块钱电费可...
此外,MiniCPM编程能力超越Mistral-7B,能实现端侧运行写代码,有助于节省编程工作量。 跟百亿级大模型同场PK,MiniCPM-7B也能在多数评测中性能领先。 在最接近人评的测评集MTBench上,MiniCPM得到了很好的评价。 经过Int4量化后,MiniCPM可在手机上进行部署推理,流式输出速度略高于人类说话速度。
据面壁智能介绍,MiniCPM 端侧模型经历了 Int4量化后压缩了 75% 体量,只占用 2G 内存,与此同时性能几乎没有损失,因此已在各类常见型号的手机上实现了跑通。 因为支持移动端 CPU 的推理,MiniCPM 可以很大程度上节约使用成本。面壁智能为我们算了一笔账:一台搭载骁龙 855 的手机使用 MiniCPM,一块钱电费可处理 ...