因此,在进行量化之前,我们需要先使用FP32的模型进行训练,并将训练好的模型转换为量化模型。此外,PyTorch还支持量化感知的训练(quantization-aware training),可以将量化过程中出现的误差建模,并通过fake-quantization模块进行前向和反向的计算。这样可以在一定程度上提高量化模型的性能。 总的来说,通过优化模型的参数和使用...
模型压缩技术是当前的研究热点,模型量化是其中的一个重要分支。 当下预训练模型的量化为了保证性能,大多采用量化感知训练(Quantization-aware Training, QAT)。而模型后量化(Post-training Quantization, PTQ)作为另一类常用量化方法,在预训练大模型领域却鲜有探索。诺亚方舟实验室的研究者从以下四个方面对 QAT 与 PTQ ...
量化技术通过降低模型权重和激活函数的精度来减少显存消耗和计算复杂度。量化感知训练(Quantization-Aware Training, QAT)在训练过程中引入量化操作,使得模型在量化后仍能保持良好的性能。 2. 混合精度量化 混合精度量化(Mixed Precision Quantization)是一种更加灵活的量化策略。它允许模型的不同部分使用不同的量化精度,以...
通过在loss中增加a的L2 规范化可以寻求一个合适的a值。 2) quantization-aware training 谷歌采用量化和训练分离的方法,在前向计算使用量化数据,而在训练的时候还是浮点训练。量化方法为如下公式: 其中S为scale参数,z是零点偏移,q是量化后参数。Z值的存在会导致矩阵或者卷积运算中有交叉项。这会增加一部分加法和乘...
QAT(Quantization Aware Training)就是用训练的过程来微调量化系数s,这里涉及到了对s的梯度回传。下面我们从数学上推到一下,回顾前面的量化和反量化过程 (忽略零点) \begin{aligned}x_q&=\text{quant}(x)=\text{clip}(\lfloor\frac{x}{s}\rceil, -2^{b-1}, 2^{b-1}-1) \\ x'&=\text{dequa...
2) quantization-aware training 谷歌采用量化和训练分离的方法,在前向计算使用量化数据,而在训练的时候还是浮点训练。量化方法为如下公式: 其中S为scale参数,z是零点偏移,q是量化后参数。Z值的存在会导致矩阵或者卷积运算中有交叉项。这会增加一部分加法和乘法项。这在CPU等通用处理器上容易实现,只是一个时间复杂度...
当下预训练模型的量化为了保证性能,大多采用量化感知训练(Quantization-aware Training, QAT)。而模型后量化(Post-training Quantization, PTQ)作为另一类常用量化方法,在预训练大模型领域却鲜有探索。诺亚方舟实验室的研究者从以下四个方面对 QAT 与 PTQ 进行了详细对比: ...
基于Transformer的视觉模型的不同PTQ(Post-training quantization)和QAT(Quantization-aware training)方法的比较。W/A表示权重和激活度的位宽,结果显示在ImageNet-1k验证集上的精确度最高。*代表混合精度。 4. 模型量化 量化(Quantization)是在各种设备上部署 Transformer 的关键步骤,特别是在为低精度算术设计专用电路的...
当下预训练模型的量化为了保证性能,大多采用量化感知训练(Quantization-aware Training, QAT)。而模型后量化(Post-training Quantization, PTQ)作为另一类常用量化方法,在预训练大模型领域却鲜有探索。诺亚方舟实验室的研究者从以下四个方面对 QAT 与 PTQ 进行了详细对比: ...
[15]: AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration (Lin et al., 2023) + GitHub repository [16]: GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers (Frantar et al., 2022) + GitHub repository [17]: LLM.int8(): 8-bit Matrix...