模型量化是一种常用的模型压缩方法,可以通过将模型权重和激活值压缩到低比特来有效降低模型推理时的算力和内存开销,然而量化往往伴随着模型的精度损失。对此,我们提出了一种新的量化方法IntactKV。我们发现LLM中存在关键词元(pivot tokens),这些关键词元的表征上存在极大的离群值,这会导致模型将大量自注意力得分分配到这些词元上
通过分片可以将模型分割成小块,每个分片包含模型的较小部分,通过在不同设备上分配模型权重来解决GPU内存限制。 虽然它没有任何的压缩和量化,但是这种方法算是一个最简单的加载大模型的方案。 比如Zephyr-7B-β,实际上已经分片了!如果进入模型并点击“Files and versions”链接,可以看到模型被分成了8个部分。 模型的...
• 训练后量化(PTQ):直接对预训练模型量化,无需微调(如GPTQ、SmoothQuant)。• 量化感知训练(QAT):训练时模拟量化误差,提升最终精度(如QLoRA)。 二、主流量化方法详解 1. GPTQ(Generalized Post-Training Quantization) 作用:面向GPU推理的高效PTQ方案,支持4-bit量化,精度损失极小。架构与先进性:• 逐层...
模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点算法,通常涉及将浮点数参数转换为低位数的整数,例如从32位浮点数(FP32)到8位整数(INT8)。这一技术通过减少模型中参数的位数来降低模型的存储需求和计算复杂性。 02 主要类型 静态量化:在模型训练后进行,不涉及重新训练。它通常用于不需要细粒度调优的场景。动态量化:在...
简单说一下背景,权重量化,在模型参数不是那么多的时候,RTN也能表现的不错。有且不止一篇paper指出,当量化的模型参数超过6.7B后,精度就会出现严重的下降,上图的竖轴是mean zeroshot acc. LLM.int8提出的解决方案是按照经验保留一些参数不要量化,只量化那些对精度影响不大的参数,好消息是,那些非常重要的参数,只占...
是一种高效的量化方法,用于大规模语言模型的量化和加速推理。GPTQ 主要目标是在不显著降低模型性能的情况下,最大限度地减少模型的计算复杂度和内存占用,从而使得这些模型可以在资源有限的硬件上运行。 GPTQ 的主要特征和优势 逐层量化(Per-Layer Quantization): ...
深度神经网络模型量化可以根据不同的维度进行分类,主要包括以下几种基本方法: 1. 按量化参数分类 静态量化(Static Quantization): 静态量化在量化过程中使用一组固定的量化参数(如缩放因子和零点),这些参数通常在量化前通过校准数据集来确定,并在推理过程中保持不变。静态量化适合那些对推理效率要求较高的场景,因为它能...
现有的量化方法 模型量化是指将权重和中间特征用更低的bit数表示,例如相比于FP32(浮点数),int8、int4甚至binary(1-bit)、ternary(2-bit)可以成倍减少模型大小,并极大的提升运算速度。难点在于,一方面,如何在使用低比特的同时保持模型的准确率,如binary和ternary量化,一般会造成分类任务(如ImageNet)上3%-10%的精...
使用QAT,所有模型权重和激活在前向传递期间都被“伪量化”:也就是说浮点值被四舍五入以模拟较低精度(通常是 int8)值,但所有其他计算仍然使用浮点数完成。由于训练过程中的所有权重调整都是在“意识到”模型最终会被量化的情况下进行的,因此在量化之后这种方法通常会...