SmoothQuant 生态 总结 参考文档 近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。 模型压缩主要分为如下几类: 剪枝(Pruning) 知识蒸馏(Knowledge Distillation) 量化 本系列将针对一些...
SmoothQuant 是一种准确和高效的 LLM 训练后量化 (PTQ) 解决方案。SmoothQuant 依赖于一个关键的观察结果:即使由于异常值的存在[3],activation 比 weight 更难量化,不同的 token 在其 channel 中表现出相似的变化。基于这一观察,SmoothQuant 离线将量化难度从激活迁移到权重,如图1所示。SmoothQuant 提出了一种数学...
本文提出的增强型 SmoothQuant 的主要优势在于提高了准确率。经过对多种主流大语言模型的评估，具备自动调优能力的 INT8 SmoothQuant 最后一个词元 (last-token) 的预测准确率要高于原始 INT8 SmoothQuant 和 FP32 基线方法。详见下图：FP32 基线方法、INT8（启用和不启用 SmoothQuant）以及 INT8（启用本文提出的...
通过集成SmoothQuant技术,百度智能云千帆大模型开发与服务平台能够帮助用户实现更高效、更精准的模型量化,从而加速AI模型的部署与推广。 综上所述,SmoothQuant作为一种创新的大模型量化技术,通过引入平滑因子和逐通道缩放变换成功解决了激活值量化难题。随着人工智能技术的不断发展,SmoothQuant技术将在更多领域得到广泛应用,...
SmoothQuant作为一种创新的大模型量化技术,通过引入平滑因子和逐通道缩放变换,成功解决了激活值量化难题,实现了高精度、高效率的模型压缩与加速。随着人工智能技术的不断发展,SmoothQuant技术将在更多领域得到广泛应用,为AI模型的部署与推广提供有力支持。未来,我们期待更多创新技术的涌现,共同推动人工智能技术的进步与发展...
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLMs)如GPT、BERT等已成为技术革新的重要推动力。然而,这些模型参数量巨大,给计算和存储带来了巨大挑战。为了解决这个问题,量化技术应运而生,其中SmoothQuant作为一种创新的训练后量化(PTQ)方法,以其独特的优势在压缩与
其中,SmoothQuant作为一种先进的训练后量化方法,以其独特的激活平滑技术,在保持模型精度的同时,显著提升了推理效率。本文将深入解析SmoothQuant的技术原理,帮助读者理解其背后的科学逻辑。 一、量化技术概述 量化技术是指将模型中的浮点数参数(如权重和激活值)转换为整数或低精度浮点数,以减少模型大小和计算量。根据...
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型
SmoothQuant能够对所有LLM的各种层中权重和激活量化到INT8,包括OPT-175B, BLOOM-176B和GLM-130B。 相比现有方法仅对权重进行靓货,或者对激活进行混合精度的量化,SmoothQuant有更高的硬件效率,实现了1.56倍加速,内存需求仅为原始LLM的一半,并且在准确率上几乎没有损失。 SmoothQuant同时具有硬件友好的设计,研究人员将...
增强型SmoothQuant：高效减重的神器 除了NeuralCompressor外，增强型SmoothQuant技术也是一种能够帮助大模型减重的重要工具。SmoothQuant可以看作是稀疏量化的一种升级版，它可以更加有效地将神经网络中的权重进行压缩和量化，从而实现模型的减重。在传统的量化技术中，权重通常被压缩成极少的离散值，这会导致模型的准确率...