Коэффициент использования пространства квантизации: новый метод посттренировочной квантизации для повышения эффективности больших языковых моделей.

 Quantization Space Utilization Rate (QSUR): A Novel Post-Training Quantization Method Designed to Enhance the Efficiency of Large Language Models (LLMs)

“`html

Оптимизация Постобучающей Квантования (PTQ)

Постобучающее квантование (PTQ) направлено на уменьшение размера и увеличение скорости больших языковых моделей (LLMs). Это делает их более практичными для реального использования.

Проблемы с квантованием

Большие языковые модели требуют значительных объемов данных. Но сильно искаженное распределение данных при квантовании создает трудности, что снижает точность моделей.

Существующие методы и их ограничения

Методы PTQ сосредоточены на квантовании только весов и активаций, но многие из них не оптимизируют точность на всех значениях. Например, методы, такие как GPTQ и AWQ, пытаются сократить использование памяти, но не всегда достигают нужной точности.

Решение: QSUR

Исследователи из Houmo AI и университетов Нанкина и Юго-Востока предложили концепцию Коэффициента Использования Квантования (QSUR). Эта метрика помогает оценить, насколько эффективно распределяются веса и активации в квантовании.

Новая рамка: OSTQuant

Предложена рамка OSTQuant, которая сочетает ортогональные и масштабные преобразования для оптимизации распределения весов и активаций. Это обеспечивает эффективность вычислений и сохраняет точность при квантовании.

Результаты применения OSTQuant

OSTQuant показал отличные результаты при тестировании на моделях LLaMA. Он обеспечил высокую точность и значительно снизил потери по сравнению с другими методами.

Преимущества использования ИИ

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте Коэффициент Использования Квантования (QSUR) для оптимизации моделей. Это позволит повысить эффективность и производительность.

Как внедрить ИИ

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
  • Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
  • На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Дополнительные ресурсы

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм или следите за новостями в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot для помощи в продажах и обработки запросов клиентов.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: