Qllm-Eval评测的量化张量类型包括权重（W）、权重-激活（WA）、KV Cache（KV），通过评估 PTQ 对 11 个系列模型（包括 OPT、LLaMA2、Falcon、Bloomz、Mistral、ChatGLM、Vicuna、LongChat、StableLM、Gemma 和 Mamba）的权重、激活和 KV 缓存的影响，对这些因素进行了全面评估，覆盖了从 125M 到 180B的参数范围。
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Qllm-Eval量化方案概览 无问芯穹Qllm-Eval量化方案是一项由清华大学电子工程系、无问芯穹和上海交通大学联合开展的量化评估研究。该方案通过评估不同模型、量化不同张量类型、使用不同量化方法,在不同任务上的性能,旨在为大模型的压缩量化提供全面、客观的评估结果。 量化技术基础 量化感知训练(QAT):在模型训练过程中...
Qllm-Eval评测的量化张量类型包括权重(W)、权重-激活(WA)、KV Cache(KV),通过评估 PTQ 对 11 个系列模型(包括 OPT、LLaMA2、Falcon、Bloomz、Mistral、ChatGLM、Vicuna、LongChat、StableLM、Gemma 和 Mamba)的权重、激活和 KV 缓存的影响,对这些因素进行了全面评估,覆盖了从 125M 到 180B的参数范围。另外还...
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简介:【6月更文挑战第26天】无问芯穹Qllm-Eval评估了11个大模型(如OPT、LLaMA2)在多种参数配置和任务下的量化效果,探索权重量化、激活量化等方法对性能、速度和内存的影响。研究发现,W4、W4A8量化通常保持在2%的性能损失范围内,但最佳策略取决于模型大小、任务类型及硬件,提示了选择压缩方案时需灵活适应。[[arxi...
qllm-eval/qllm_eval/utils.py Line 28 in facedb7 config._attn_implementation = None needs to use 'eager' instead of None