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【点击】 加入大模型技术交流群 来源: https://pub.towardsai.net/want-to-learn-quantization-in-the-large-language-model-57f062d2ec17 简单介绍下大模型的为什么需要量化,以及量化的基本操作。 首先,了解 量化 的 是什么 以及 为什么 需要它。 接下来,深入学习 如何 进行 量化 ,并通过一些简单的数学推导来理解。 最后编写一些 PyTorch 代码 ,以对 LLM 权重参数进行量化和反量化。 Let’s unpack all one by one together. 什么是量化,为什么需要它? 量化 是一种将较大尺寸的模型(如 LLM 或任何深度学习模型)压缩为较小尺寸的方法。量化主要涉及对模型的权重参数和激活值进行量化。让我们通过一个简单的模型大小计算来验证这个说法。 左侧:基础模型大小计算(单位:GB),右侧:量化后的模型大小计算(单位:GB) 在上图中, 基础模型 Llama 3 8B 的大小为 32 GB。经过 Int
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