模型量化是模型压缩与加速中的一项关键技术,其将模型权重与激活值量化至低 bit,以允许模型占用更少的内存开销并加快推理速度。对于具有海量参数的大语言模型而言,模型量化显得更加重要。
来自主题: AI技术研报
7577 点击 2024-03-07 13:53
模型量化是模型压缩与加速中的一项关键技术,其将模型权重与激活值量化至低 bit,以允许模型占用更少的内存开销并加快推理速度。对于具有海量参数的大语言模型而言,模型量化显得更加重要。
近期,清华大学和哈尔滨工业大学联合发布了一篇论文:把大模型压缩到 1.0073 个比特时,仍然能使其保持约 83% 的性能!
大规模语言模型(LLMs)在很多关键任务中展现出显著的能力,比如自然语言理解、语言生成和复杂推理,并对社会产生深远的影响。然而,这些卓越的能力伴随着对庞大训练资源的需求(如下图左)和较长推理时延(如下图右)。因此,研究者们需要开发出有效的技术手段去解决其效率问题。