简单说就是,gamma导致emebedding dimension上出现,token的预训练数据词频率影响导致在固定一些token上离群点值大 。3.1已经解释了缩放参数放大某些嵌入处的离群值。 一些令牌具有更尖锐的离群值的现象可能是由预训练阶段的令牌频率不均匀引起的 .事实上,我们发现,这不仅出现在微调模型中,而且在预训练模型中也是显而...
内容概述:证明了LLM生成推理的主要瓶颈是带宽,所以只量化权重就行。绝大部分权重做基于灵敏度的非均匀量化,少部分(离群值,敏感值)以FP16保存。 对比的工作及效果:在困惑度方面,战胜了RTN,GPTQ,AWQ这些权重量化的方法。在加速与内存节省方面稍逊于GPTQ。 我的启发:其实是应该好好研究一下这里的非均匀量化是怎么...
1.3 动态三量化 其中indicator bit用来做分隔符. 讲一下上面的图: 第一个位置标示整体的负号, 后面多少个0 标示 e的负多少. 这里就是e-2. 然后后面是1001=9 除以最大值1111=15 得到数值. 这个算法只能在[-1,1]区间时候使用, 这点可以在最开始时候进行max 归一化即可. 通过移动Indicator bit. 研究一下表...
近年来,大语言模型量化一般都只敢玩到4位或8位量化,因为要是把位宽压得太狠,性能就会直线下滑。 最近,清华和哈工大提出了一个名为OneBit的1位量化感知训练框架把大模型量化做到了1比特,同时保证了时间和空间效率以及模型性能之间的平衡,至少能达到非量化性能的83%,而且训练过程还特别稳定。 OneBit框架采用创新的1...
论文地址:[2402.02750] KIVI: A Tuning-Free Asymmetric 2bit Quantization for KV Cache (arxiv.org) 谷歌学术被引数:6 研究机构:未知 推荐理由:五星,被huggingface transformers库使用,官方认证 主要内容: 1.key cache分成带量化数据和全精度两个组,新阶段生成的添加到全精度组,当全精度组达到上限R个token,则...
应概是不好发，llama.cpp和GGUF基本上是量化的主流，还有Ollama镇楼，很难出成果，还有一条路是降...
中国联通借鉴动物智能演化规律,结合大模型实际落地应用实践,在业界首次提出大模型能力边界量化基准,定量分析主流语言大模型能力边界,详细刻画模型参数量、模型能力与应用场景之间的关系,为语言大模型的应用选型提供理论和经验指导,将有助于降低语言大模型应用门槛,促进大模型普惠化。相关研究成果以<What is the Best Model...
二、GPT-Q：GPT模型的训练后量化 三、GGUF | GGML 四、PTQ 训练后量化(Post-Training Quantization)...
20 p. 基于dos的多任务系统实现 34 p. 多任务学习模型 12 p. 基于语言模型编码和多任务解码的SQL转换方法及系统[1] 33 p. 多任务迁移模型 12 p. 基于DOS的多任务系统代码 15 p. 基于共享表示的多任务语言分析系统及方法 13 p. 基于微服务的多任务分布调度系统 发表...