SmoothQuant 技术原理 将量化难度从激活迁移到权重 将SmoothQuant 应用于 Transformer 块 SmoothQuant 推理性能及精度 SmoothQuant 应用 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...
SmoothQuant是一种训练后量化方法,无需对模型进行重新训练或微调。这使得它在实际应用中更加高效和便捷。 3. 广泛的适用性 SmoothQuant不仅适用于Transformer结构的大语言模型,还可以扩展到其他类型的深度学习模型中,具有广泛的适用性。 四、SmoothQuant的实际应用 在实际应用中,SmoothQuant可以显著降低大模型的存储和计算...
SmoothQuant技术对每个通道的输入激活除以一个平滑因子公式，并在相反方向上缩放权重，以保持矩阵乘法的数学等价性。这样可以在不增加INT8内核开销的前提下，将平滑因子融合到前一层。将量化难度从激活转移到权重，并引入超参数迁移强度来控制从激活转移到权重的量，以平衡权重和激活的量化难度。针对特定模型...
灵活性:超参α的引入使得SmoothQuant能够适应不同模型的量化需求。 四、实际应用与未来展望 SmoothQuant技术已在大规模语言模型(LLM)的量化中展现出显著优势,有效降低了模型的存储和计算成本。未来,随着量化技术的不断发展,SmoothQuant有望进一步拓展其应用场景,为更多类型的AI模型提供高效的量化解决方案。 结语 SmoothQu...