大語(yǔ)言模型是指能夠處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，例如GPT-3、BERT等。這些模型通常有數(shù)十億甚至數(shù)百億個(gè)參數(shù)，占用大量的存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源。為了提高這些模型的效率和可移植性，一種常用的方法是模型量化。

1：什么是模型量化？

模型量化是指將模型中的參數(shù)或者激活值從高精度（例如32位浮點(diǎn)數(shù)）轉(zhuǎn)換為低精度（例如4位或者8位整數(shù)）的過(guò)程。這樣可以減少模型的大小和運(yùn)算復(fù)雜度，同時(shí)保持模型的性能。

2：模型量化有什么好處？

模型量化有以下幾個(gè)好處：

• 減少存儲(chǔ)空間：低精度的參數(shù)或者激活值占用更少的比特?cái)?shù)，因此可以節(jié)省存儲(chǔ)空間。例如，將32位浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)，可以將存儲(chǔ)空間壓縮為原來(lái)的1/4。

• 加速計(jì)算：低精度的運(yùn)算通常比高精度的運(yùn)算更快，因?yàn)樾枰幚淼谋忍財(cái)?shù)更少。例如，使用8位整數(shù)進(jìn)行矩陣乘法，可以比使用32位浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行矩陣乘法快4倍。

• 降低能耗：低精度的運(yùn)算也可以降低硬件設(shè)備的能耗，因?yàn)樾枰牡碾娏Ω?。例如，使?位整數(shù)進(jìn)行矩陣乘法，可以比使用32位浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行矩陣乘法節(jié)省75%的能耗。

• 增加可移植性：低精度的模型可以更容易地部署到不同的硬件平臺(tái)上，例如移動(dòng)設(shè)備、邊緣設(shè)備等，因?yàn)樗鼈儗?duì)存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源的要求更低。

3：量化的對(duì)象是什么？

模型量化主要針對(duì)兩種對(duì)象：參數(shù)和激活值。

• 參數(shù)是指模型中的權(quán)重和偏置，它們?cè)谟?xùn)練過(guò)程中被優(yōu)化，在推理過(guò)程中保持不變。參數(shù)決定了模型的結(jié)構(gòu)和功能。

• 激活值是指模型中各層之間傳遞的數(shù)據(jù)，它們?cè)谕评磉^(guò)程中根據(jù)輸入和參數(shù)動(dòng)態(tài)變化。激活值決定了模型的輸出和性能。

4：量化的位數(shù)

量化的位數(shù)是指用多少比特來(lái)表示一個(gè)參數(shù)或者一個(gè)激活值。通常，量化的位數(shù)越低，表示范圍越小，精度越低；量化的位數(shù)越高，表示范圍越大，精度越高。

• int4或者int8是指用4位或者8位整數(shù)來(lái)表示一個(gè)參數(shù)或者一個(gè)激活值。例如，int4可以表示從-8到7之間的16個(gè)整數(shù)；int8可以表示從-128到127之間的256個(gè)整數(shù)。

• float32是指用32位浮點(diǎn)數(shù)來(lái)表示一個(gè)參數(shù)或者一個(gè)激活值。例如，float32可以表示從-3.4e38到3.4e38之間的約4.3e9個(gè)實(shí)數(shù)。

5：量化的分類

根據(jù)量化發(fā)生在訓(xùn)練過(guò)程還是推理過(guò)程，以及量化是否影響反向傳播，可以將量化分為以下幾類：

• 訓(xùn)練時(shí)量化：指在訓(xùn)練過(guò)程中就將參數(shù)或者激活值量化為低精度，同時(shí)在反向傳播中也使用低精度的梯度。這種量化可以最大程度地減少模型的大小和運(yùn)算復(fù)雜度，但是也可能導(dǎo)致模型的性能下降。

• 推理時(shí)量化：指在訓(xùn)練過(guò)程中使用高精度的參數(shù)或者激活值，然后在推理過(guò)程中將它們量化為低精度。這種量化可以保持模型的訓(xùn)練質(zhì)量，但是也需要額外的轉(zhuǎn)換步驟和校準(zhǔn)方法。

• 偽量化：指在訓(xùn)練過(guò)程中使用高精度的參數(shù)或者激活值，但是在反向傳播中使用低精度的梯度。這種量化可以模擬低精度的效果，但是不會(huì)真正改變模型的大小和運(yùn)算復(fù)雜度。

6：模型的量化粒度

根據(jù)量化的范圍和方式，可以將模型的量化粒度分為以下幾類：

• 全局量化：指對(duì)整個(gè)模型中的所有參數(shù)或者激活值使用相同的位數(shù)和縮放因子進(jìn)行量化。這種量化可以簡(jiǎn)化量化過(guò)程，但是也可能忽略了不同層之間的差異。

• 層級(jí)量化：指對(duì)每一層中的所有參數(shù)或者激活值使用相同的位數(shù)和縮放因子進(jìn)行量化。這種量化可以適應(yīng)不同層之間的分布，但是也需要更多的縮放因子和索引。

• 通道級(jí)量化：指對(duì)每一層中的每一個(gè)通道（或者神經(jīng)元）使用相同的位數(shù)和縮放因子進(jìn)行量化。這種量化可以進(jìn)一步提高精度，但是也增加了計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存消耗。

所以在開源大模型中經(jīng)?？吹絠nt4或int8，例如ChatGLM6B int4，或者Baichuan-13B-Chat及其INT4/INT8兩個(gè)量化版本等，這里的int4或者int8都是指量化的版本。

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