模型量化有哪些方式？

快乐的小姜 2021-06-23 14:24:56

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weixin_38498942 2021-06-24

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第一种，混合量化--仅量化权重

第二种，全整型量化--权重和激活值都进行量化

第三种，半精度float16量化--仅量化权重

本文介绍了大模型量化目标、原理，量化对象以及形式，并对实际落地中最常见的QAT做了较详细的介绍。大家都知道，现在大模型轻松突破上万亿规模参数，但各行各业现在都想部署上大模型，最近手机端也开始卷轻量级大模型研究。因此大模型压缩技术现在也算是研究热点，需要降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。大模型压缩主要分为如下几类:实际商业落地开发中，其实需要将上面的技术组合起来灵活应用的。本文主要讲述大模型压缩部署最重要的技术模型量化的基本概念和当前大模型量化相关的一些工作。下面是一个快捷目录。\1. 量化的目标\2

模型量化属于模型优化中的重要技术之一，是非常有效地提升模型推理速度的技术方案，那么当前有哪些可用的模型量化工具呢？作者&编辑 | 言有三 1Tensorflow LiteTe...

大语言模型是指能够处理大规模文本数据的深度学习模型，例如GPT-3、BERT等。这些模型通常有数十亿甚至数百亿个参数，占用大量的存储空间和计算资源。为了提高这些模型的效率和可移植性，一种常用的方法是模型量化。1：什么是模型量化？模型量化是指将模型中的参数或者激活值从高精度（例如32位浮点数）转换为低精度（例如4位或者8位整数）的过程。这样可以减少模型的大小和运算复杂度，同时保持模型的性能。2：模型量化有什么好处？

模型蒸馏（Model Distillation）与模型量化（Model Quantization），它们旨在通过不同的方式压缩复杂的深度学习模型，使得小型化后的模型能够在保持较高准确性的前提下，更高效地运行于各种平台上。

量化通过将模型参数从高位浮点数转换为低位整数或低精度浮点数，降低模型的内存占用和计算复杂度。常用的量化方法有后训练量化和量化感知训练，前者简单但可能带来精度损失，后者更复杂但可以保持较高精度。

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