1.4.5 LLM-QAT 在LLM-QAT之前,LLM的量化以后量化(PTQ)为主,因为量化感知训练(QAT)需要比较多的训练数据,比较难获取。而后量化(PTQ)在8 位以下精度时,方法的性能存在瓶颈。 而LLM-QAT提出了一种无需额外数据的量化感知训练(QAT)方法,通过模型自身生成的数据进行知识蒸馏,实现了对 LLM 的低位量化。 1.5 常用的...
综上所述,大型语言模型(LLM)的量化技术Quantization作为一种有效的模型优化方法,正在逐渐成为人工智能领域的研究热点。通过深入了解其原理和应用案例,我们可以更好地把握这一技术的未来发展潜力,并为实际工作中的模型优化提供有力支持。同时,借助千帆大模型开发与服务平台等先进工具和平台的支持,我们可以更加高效地实现LLM...
一、大模型(LLM)量化技术Quantization的原理 量化技术是将连续的浮点数转换为离散的整数的过程。在大模型(LLM)中,量化技术主要用于减少模型的存储大小和加快推理速度。通过将模型的权重和激活从32位浮点数转换为8位整数,可以显著减少模型所需的存储空间,并提高运算速度。 具体来说,Quantization技术包括两个主要步骤:量化...
简介:本文将深入探讨大模型(LLM)量化技术Quantization的原理,通过案例说明其在实际应用中的解决 方案,并展望该领域的未来发展潜力。 在人工智能快速发展的时代,大模型(Large Language Model,简称LLM)已经成为了自然语言处理等领域的重要支柱。然而,随着模型规模的不断扩大,其计算和存储需求也呈现出爆炸性 增长,这给实际...
Imatrix 和 K-Quantization 进行 GGUF 量化以在 CPU 上运行 LLM 适用于您的 CPU 的快速而准确的 GGUF 模型。欢迎来到雲闪世界。编辑 添加图片注释，不超过 140 字（可选）GGUF 是一种二进制文件格式，旨在使用 GGML（一种基于 C 的机器学习张量库）进行高效存储和快速大型语言模型 (LLM) 加载。GGUF 将...
参数高效微调(PEFT)仅微调少量 (额外) 模型参数,同时冻结预训练 LLM 的大部分参数,从而大大降低了计算和存储成本。这也克服了灾难性遗忘的问题 PEQA:一种新的量化感知参数高效微调(PEFT) PEQA 先将每个全连接层的参数矩阵W0分解为低位整数矩阵W―0和量化向量s0 ...
As you’ll recall, quantization is one of the techniques for reducing the size of a LLM. Quantization achieves this by representing the LLM parameters (e.g. weights) in lower precision formats: from 32-bit floating point (FP32) to 8-bit integer (INT8) or INT4. The tradeoff could be ...
GGUF 是一种二进制文件格式,旨在使用GGML(一种基于 C 的机器学习张量库)进行高效存储和快速大型语言模型 (LLM) 加载。 GGUF 将推理所需的所有组件(包括标记器和代码)封装在一个文件中。它支持各种语言模型的转换,例如Llama 3、Phi和Qwen2。此外,它还有助于将模型量化为较低的精度,以提高 CPU 的速度和内存...
Recent advances in low-bit quantization have made mixed-precision matrix multiplication (mpGEMM) viable for LLMs. This deep learning technique allows data of the same or different formats to be multiplied, such as int8*int1, int8*int2, or FP16*int4. By combining a variety...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/llm_inference_serving/blob/main/tutorials/quantization/qlora_gptq_gguf_awq.ipynb https://github.com/chunhuizhang/llm_inference_serving/blob/main/tutorials/quantization/basics.ipynb 关于 llama3:BV15z42167yB,BV18E421A7TQ 关于bfloat16:BV1no4y1u7og 关于...