大模型推理加速技术的学习路线是什么?

主要观点总结

文章介绍了一种新型的量化方式EfficientQAT，它能够在保持INT量化易于部署的特性下，达到与vector量化相当的性能。EfficientQAT在单个A100-80GB GPU上，在41小时内完成了对2-bit Llama-2-70B模型的量化感知训练，精度下降不到3%。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景及研究目的

随着大语言模型的发展，模型量化成为了一种有效的压缩和加速技术。文章旨在解决INT量化的局限性，提出一种新型的量化方式EfficientQAT，在保持INT量化易于部署的特性下，达到与vector量化相当的性能。

关键观点2: EfficientQAT的主要思路

EfficientQAT通过将整体的End-to-End Training解耦成同时包含Block-wise Training和End-to-End Training的两阶段训练方式，降低量化损失并提高训练效率。

关键观点3: EfficientQAT的实验结果

EfficientQAT在低bit场景相较于此前的uniform量化方案性能优势明显，产生与vector量化方案相当的结果。此外，EfficientQAT还具有良好的部署性和推理加速能力。

关键观点4: 其他相关工作的介绍

文章还介绍了其他相关的模型量化工作，如AutoGPTQ的bug修订版GPTQModel，以及LLM的推理加速瓶颈等。

关键观点5: 总结

文章总结并提出了EfficientQAT的优势和改进点，包括其在内存使用和训练时间上的效率提高，以及其在多样性和性能方面的超越现有方法的优势。

文章预览

↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨ChenMnZ@知乎（已授权） 来源丨https://www.zhihu.com/question/591646269/answer/3569924276 编辑丨极市平台 极市导读   EfficientQAT 可以在 41 小时内在单个 A100-80GB GPU 上完成对 2-bit Llama-2-70B 模型的量化感知训练。与全精度模型相比，精度仅下降了不到 3%（69.48 vs. 72.41）。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 简介 此文章介绍一种新型量化量化方式， EfficientQAT 。大语言模型的4-bit量化相对来说已经较为成熟，掉点少。近期，众多工作聚焦于推进2-bit量化。考虑到均匀（INT）量化的显著性能损失，近期领域内主要关注vector量化，例如用于2-bit精确量化的 AQLM [1] 和 QUIP# [2]。但他们[1,2]或是引入额外不可忽略的计算开销，或是数据格式难以实现实际加速，给部署带来了诸多挑战。 在EfficentQAT中，我们致力于突破INT量化的 ………………………………