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商家建设网站的好处,wordpress 产品页面,1688货源网外发手工加工,通州区住房和城乡建设部网站什么叫大模型分层量化“大模型分层量化”#xff08;Layer-wise Quantization#xff09;是一个在深度学习模型压缩中经常提到的概念#xff0c;根据上下文不同#xff0c;它主要有两种核心含义。最常见且最具技术含金量的含义是指**“混合精度量化”#xff08;Mixed-Pre…什么叫大模型分层量化“大模型分层量化”Layer-wise Quantization是一个在深度学习模型压缩中经常提到的概念根据上下文不同它主要有两种核心含义。最常见且最具技术含金量的含义是指**“混合精度量化”Mixed-Precision Quantization**即根据模型中不同层的重要性给它们分配不同的精度比特数。以下是关于这一概念的详细解析1. 核心概念为什么不能“一刀切”在早期的量化技术中我们通常采用统一量化Uniform Quantization。例如把整个模型所有的参数都从FP1616位浮点数压缩成INT44位整数。问题模型的每一层对精度的敏感度是不同的。有些层如第一层Embedding或最后一层输出层非常“娇气”稍微压缩一点整个模型的智商准确率就会大幅下降。有些层如中间的某些FFN层非常“皮实”即使压缩得很狠对最终结果影响也不大。解决分层量化混合精度的策略就是“因材施教”。给重要的层保留高精度如8-bit或16-bit给不重要的层使用超低精度如2-bit或4-bit。2. 分层量化的工作流程这一过程通常包含三个步骤形象地比喻就像是给公司员工发奖金分配比特位敏感度分析 (Sensitivity Analysis)首先要找出哪些层是“核心员工”。算法会计算每一层引入量化误差后对最终Loss损失函数的影响大小。常用的指标包括海森矩阵Hessian Matrix的迹或特征值。位宽分配 (Bit-width Allocation)根据敏感度排序制定策略。例如高敏感层首尾层、Attention层保持FP16或INT8。低敏感层中间MLP层激进压缩至INT4甚至INT2。执行量化按照分配好的策略对各层参数进行压缩。3. 分层量化的另一种含义粒度Granularity除了上述的“混合精度”外“分层量化”有时在基础教程中也指代量化粒度即Per-Tensor Quantization层级量化。层级量化 (Per-Tensor / Layer-wise)每一层Layer的所有参数共享同一个缩放因子Scale Factor。优点计算最简单推理速度最快。缺点精度损失大。如果这一层里有一个数值特别大离群值为了包容它整个层的量化范围会被拉大导致其他小数值的精度丢失严重。通道级量化 (Per-Channel)每一行或每一列Channel拥有独立的缩放因子。对比这是目前主流大模型如LLaMA量化的默认做法因为它比层级量化更精准但计算稍微复杂一点点。注意在大模型前沿讨论中如果你听到“分层量化”90%的情况是指第一种含义混合精度策略。4. 常见的技术与算法许多先进的量化算法都隐含了“分层处理”的思想AWQ (Activation-aware Weight Quantization):虽然它通常是INT4量化但它通过保留极少数1%关键权重的精度或对其进行缩放保护实际上达成了一种细粒度的分层混合效果。LLM.int8():这是一个典型的混合精度技术。它将矩阵乘法拆分绝大部分运算用INT8完成但对于超过阈值的“离群值”Outliers专门用FP16进行高精度计算最后把结果拼起来。SpQR (Sparse Quantized Representation):进一步将权重分为“敏感权重”和“普通权重”分别以高精度和低精度存储。5. 总结与优缺点特性说明主要优势性价比最高。它能在保持模型“聪明程度”Perplexity几乎不降的前提下最大程度地压缩显存占用。主要劣势工程实现复杂。推理引擎如TensorRT-LLM, llama.cpp需要支持这种“这就那”的混合加载硬件加速的Kernel编写难度较大。比喻就像JPEG图片压缩图片的主体部分人脸保留高清细节背景部分蓝天进行高压缩模糊处理。我可以为您做的下一步如果您正在尝试自己量化一个模型比如 Llama-3我可以为您提供使用AutoGPTQ或bitsandbytes进行基础量化的 Python 代码示例。您需要吗