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ICLR 2024 Spotlight | 大言语模型权重、激活的全方位低bit可微量化,已集成进商用APP
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支并加快推理速度。对于具有海量参数的大言语模型而言,模型量化显得更加重要。例如,GPT-3 模型的 175B 参数当使用 FP16 格式加载时,需消耗 350GB 的内存,需要至少 5 张 80GB 的 A100 GPU。但若是可以将 GPT-3 模型的权重压缩至 3bit,则可以实现单张 A…- 4
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清华、哈工大把大模型紧缩到了1bit,把大模型放在手机里跑的愿望就快要实现了!
近期,清华大学和哈尔滨工业大学联合发布了一篇论文:把大模型紧缩到 1.0073 个比特时,仍然能使其保持约 83% 的本能!自从大模型火爆出圈以后,人们对紧缩大模型的愿望从未消减。这是因为,虽然大模型在很多方面表现出优秀的威力,但高昂的的部署代价极大提升了它的使用门槛。这种代价主要来自于空间占用和计算量。「模型量化」 通过把大模型的参数转化为低位宽的表示,进而节省空间占用。目前,主流格式可以在几乎…- 3
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