如果你还没读过Meta发布Llama3.2 1B和3B的新量化版本模型的Blog,建议读一下。可以了解量化模型的基本知识。#ai##科技#
•相比于其他量化模型,需要在性能和质量之间做取舍,Llama的这款模型实现了性能和质量双提升:可将推理速度提高 2-4 倍,并且平均将模型大小减少 56%,内存占用减少 41%…… 主要得益于使用 LoRA 适配器进行量化感知训练。
• 使用了两种不同的技术来量化这些模型:使用 LoRA 适配器进行量化感知训练,优先考虑准确性;SpinQuant,优先考虑可移植性的训练后量化方法。
• 量化后的模型,可以在CPU设备上也运行良好。能够被更多人更多设备所使用。特别是以后手机等端侧设备,也能更流畅使用大模型。
访问Blog:网页链接
如果你对量化的概念不熟悉,之前也介绍过量化(基于Embedding来介绍的):网页链接
ChatGPT
•相比于其他量化模型,需要在性能和质量之间做取舍,Llama的这款模型实现了性能和质量双提升:可将推理速度提高 2-4 倍,并且平均将模型大小减少 56%,内存占用减少 41%…… 主要得益于使用 LoRA 适配器进行量化感知训练。
• 使用了两种不同的技术来量化这些模型:使用 LoRA 适配器进行量化感知训练,优先考虑准确性;SpinQuant,优先考虑可移植性的训练后量化方法。
• 量化后的模型,可以在CPU设备上也运行良好。能够被更多人更多设备所使用。特别是以后手机等端侧设备,也能更流畅使用大模型。
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