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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