本期,我们为大家精心挑选了微软亚洲研究院的4篇前沿研究论文,第二篇是《使用FP4量化优化大规模语言模型训练》～ 大语言模型的持续发展使其训练所需的计算资源、时间和能耗也不断增加,并成为制约 LLMs 进一步发展的关键瓶颈。因此,开发更高效的训练方法迫在眉睫。模型量化作为一种通过降低数值精度来减少计算和内存成本的技术
该论文讲解了许多量化的基本概念, 并给出了对应的ARM NEON实现框架,是很好的入门论文。 个人总结: 1.总结了神经网络量化的基本流程,给出float模型实现量化的方法,伪量化,即对weight和input量化,累加到不量化的bias上,最终再量化成8bit。 2.详细讲解了矩阵乘法的量化,其矩阵乘法时也有量化scale, input和weight也有...
多篇论文探讨了针对大语言模型 KV 缓存的量化方法,包括无需调优的非对称 2bit 量化、多种新量化方式及处理异常值的策略,以提高模型精度和效率,部分已被 huggingface transformers 库使用。
1 二值量化(1bit) 二值量化是最高效率的量化方式,也可以称之为1bit量化,即将32位浮点数量化为1bit整型,非常适合FPGA等平台进行并行运算,相比于32bit浮点数,内存使用量只有其1/32,而卷积中的复杂乘法也可以转换为异或与加法操作,因此在学术界和工业界都被广泛研究,甚至催生了不少专门的相关硬件设计工作。 文章...
模型量化论文阅读#2---BRECQ: PUSHING THE LIMIT OF POST-TRAINING QUANTIZATION BY BLOCK RECONSTRUCTION,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
大模型量化论文1 大模型如何轻量化训练和部署是非常重要的问题. 相关论文也需要学习. 第一篇我就写这里. 8-BITOPTIMIZERS VIABLOCK-WISEQUANTIZATION 1. 基本知识: 1.1状态优化器 一个优化器在迭代第t次时候更新神经网络参数w的公式为: . L是损失函数....
OneBit框架采用创新的1比特参数表示方法,精确量化LLM。同时,结合高效的矩阵分解初始化策略——Sign-Value-Independent Decomposition(SVID),显著提升框架收敛速度。通过量化感知知识蒸馏,成功将教师模型的能力迁移至1比特对应模型。 论文标题: OneBit: Towards Extremely Low-bit Large Language Models ...
本文构建了一个包含跨地投资决策和地区间产品、资本、劳动力市场的量化空间一般均衡模型,发现跨地投资扭曲和产品市场分割对资本空间错配的影响占比基本相当,而忽略产品市场与资本市场的交互效应将导致国内贸易开放带来的总体利得被低估约20%;...
试验项目,是研究院为下属金融工程实验室启动的公益性科研项目,是为了推动研究成果的产学研转化开展的科研工作,是响应政府大力发展金融科技的号召,依法设立的公益性科研项目。研究院欢迎各类机构或个人依法参与支持该项工作的开展,推动科学技术的进步! 今年...