基于Tutorial_for_Llama3_Compute demo,将llama3改成qwen2.5模型。量化PPL损失较大

[chenfeng0232]

你好，请问一下，我基于Tutorial_for_Llama3_Compute demo,将llama3改成qwen2.5模型，整个流程测试通过，模型将线性层转换conv层，导出的onnx模型验证都没有，但是采用### 8.5 Sequential MSE  applying sequential MSE technique to optimize parameter encodings。量化前后的PPL损失较大，由原来的12变成了46，而demo中用的Llama3模型，其用相同的量化方法，是没有这么大变化的。请问针对qwen量化前后PPL变化这么大，可能是什么原因导致的呢，想麻烦你给我提供一些优化方向。

感谢！

[weixin_38498942]

在将Tutorial_for_Llama3_Compute demo中的Llama3模型替换为Qwen2.5模型后，量化前后的困惑度（PPL）损失较大，可能由以下多种原因导致，下面为你详细分析并给出优化方向：

可能的原因

模型结构差异

• 独特的架构设计：Qwen2.5模型可能具有与Llama3不同的架构特点，例如特殊的注意力机制、层归一化方式等。在将线性层转换为卷积层时，这种独特的架构可能没有被很好地适配，导致量化后模型的性能下降。
• 不同的激活函数使用：Qwen2.5可能使用了一些特殊的激活函数，这些激活函数在量化过程中可能对精度更为敏感，使得量化后的模型输出发生较大偏差。

量化参数设置

• 量化粒度不合适：在量化过程中，量化的粒度（如每一层或每一组参数的量化方式）可能没有针对Qwen2.5模型进行优化。不同的模型可能需要不同的量化粒度才能在精度和速度之间取得平衡。
• 量化范围不准确：量化范围的确定对于量化效果至关重要。如果在量化过程中，没有准确地估计Qwen2.5模型参数和激活值的动态范围，可能会导致量化误差过大，从而影响模型的性能。

数据分布差异

• 训练数据和校准数据不一致：Qwen2.5模型在训练时使用的数据分布可能与量化过程中使用的校准数据分布不同。如果校准数据不能很好地代表训练数据的特征，那么量化后的模型在处理实际数据时就会出现较大的误差。
• 数据规模和多样性不足：校准数据的规模和多样性可能不足以让量化算法准确地学习到Qwen2.5模型的特征。如果校准数据过于单一，可能会导致量化后的模型在面对不同类型的数据时表现不佳。

优化方向

调整模型转换策略

• 深入理解模型架构：仔细研究Qwen2.5模型的架构特点，确保在将线性层转换为卷积层时，能够准确地保留模型的原始特性。可以参考Qwen2.5模型的官方文档或相关研究论文，了解其架构设计的细节。
• 针对性的转换优化：根据Qwen2.5模型的特点，对线性层到卷积层的转换过程进行优化。例如，调整卷积层的参数设置，使其更好地模拟线性层的功能。

优化量化参数设置

• 尝试不同的量化粒度：对Qwen2.5模型进行不同粒度的量化实验，如逐层量化、逐组量化等，找到最适合该模型的量化粒度。可以通过比较不同量化粒度下的PPL值来确定最优方案。
• 准确估计量化范围：使用更准确的方法来估计Qwen2.5模型参数和激活值的动态范围。例如，可以采用更复杂的统计方法，如基于分位数的方法，来确定量化范围，减少量化误差。

改善数据处理

• 确保数据一致性：尽量使用与Qwen2.5模型训练数据分布一致的校准数据。可以从训练数据集中抽取一部分数据作为校准数据，或者对校准数据进行预处理，使其分布与训练数据相似。
• 增加数据规模和多样性：扩大校准数据的规模，并确保其具有足够的多样性。可以收集更多不同类型的数据，或者对现有数据进行数据增强处理，以提高量化算法对模型特征的学习能力。

采用更先进的量化算法

• 探索新型量化方法：尝试使用一些更先进的量化算法，如基于自适应量化、混合精度量化等方法。这些算法可以根据模型的特点和数据的分布情况，动态地调整量化参数，从而提高量化后的模型性能。
• 结合模型微调：在量化后，对Qwen2.5模型进行微调。通过在小数据集上进行微调，可以让模型适应量化带来的变化，进一步提高模型的性能。