Yandex开发出压缩大型语言模型新方法,有望将AI部署成本降低8倍
环球网科技综合报道7月31日消息,Yandex宣布,其研发团队与来自ISTAustria、NeuralMagic和KAUST的研究人员合作,开发了两种针对大型语言模型的创新压缩方法:语言模型的加性量化(AQLM)和PV-Tuning。这两种方法结合使用时,可将模型大小减少多达8倍,同时保持95%的响应质量。根据介绍,AQLM利用传统上用于信息检索的...
《微观量化百问》第十一期丨风险敞口和风险预算
风险预算的分配通常采用两种方法:(一)自上而下法(Top-DownApproach):在投资组合层面确定总体风险预算,根据各资产、策略或部门对投资组合风险和收益状况的预期贡献,将单个风险预算进行分配。(二)自下而上法(Bottom-UpApproach):先在资产、策略或部门层面确定单个风险预算,再将其汇总形成整体风险预算。这种方法可...
政府在线回应质量感知对公众政治信任与持续电子参与意愿的影响...
采用了程序控制和统计控制两种方法来控制共同方法偏差。一方面,采取了程序性措施,包括随机打乱量表问项的顺序、确保受访者的匿名性,以及提高问题的可读性等。另一方面,采用了控制未测量的潜在方法因子法(汤丹丹,温忠麟,2020)。比较模型A(测量模型)和模型B(包含未测量的潜在方法因子)的卡方(χ2)、自由度(df)和C...
模型量化技术综述:揭示大型语言模型压缩的前沿技术_腾讯新闻
有两种方法用于校准权重和激活的量化方法:训练后量化(PTQ)——在训练之后进行量化量化感知训练(QAT)——在训练/微调期间进行量化训练后量化最有名的量化技术之一是训练后量化(PTQ)。它涉及在训练模型之后对模型的参数(包括权重和激活)进行量化。权重的量化使用对称量化或非对称量化来执行。但是,激活的量化需要...
模型量化技术综述:揭示大型语言模型压缩的前沿技术
常见的压缩/映射方法有对称和非对称量化,它们是线性映射的形式。对称量化在对称量化中,原始浮点值的范围被映射到量化空间中以零为中心的对称范围。在之前的例子中,注意量化前后的范围如何保持围绕零对称。这意味着浮点空间中零的量化值在量化空间中恰好是零。
万字技术干货!LLM工程师必读量化指南,可视化图解揭秘大模型如何压缩
常见的压缩/映射方法可以有对称量化和非对称量化两种,都属于线性映射(www.e993.com)2024年10月23日。接下来将要探讨的就是从FP32到INT8的量化方法。对称量化在对称量化中,原始浮点值的范围被映射到量化空间中以零为中心的对称范围,量化前后的范围都以零为中点。这意味着,原来浮点空间中的零,映射到量化空间后也恰好是零。
如何准确且可解释地评估大模型量化效果?
其他评估方法——Fireworks通过散度指标和任务指标来细致地评估模型,以确保质量与参考模型(referencemodel)匹配。然而,作者并不建议使用基于任务的方法来衡量量化质量,因为高噪声会限制精度。你就是质量的最佳评判者——不同的量化技术对不同的使用场景有不同的影响。因此,开发者是量化质量的最佳评判者。
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常见的压缩/映射方法可以有对称量化和非对称量化两种,都属于线性映射。接下来将要探讨的就是从FP32到INT8的量化方法。对称量化在对称量化中,原始浮点值的范围被映射到量化空间中以零为中心的对称范围,量化前后的范围都以零为中点。这意味着,原来浮点空间中的零,映射到量化空间后也恰好是零。
量化未来与预测科学的前景
量化未来的展开,可能有两种方式。第一,通过实验的方法。之前的实验主要通过演化博弈或基于智能体建模等计算仿真方式。接下来,我们可以更多运用大模型推动多智能体实验,还可以将这样的实验与游戏实验结合在一起。第二,根据已有的数据进行结构估计。这实际上是传统宏观经济学的思路,当前推进的碳中和计划便是某种程度的...
助你“内核稳定”的12个小方法
一、“不要回避,要反击”:一个训练心理韧性的科学方法在逆境当中,人们很容易感到绝望,但一些人似乎总能更快地“好起来”。心理学家们认为,这也许与个体的“心理韧性”有关。心理韧性(resilience)是一种适应能力,当人们在面临灾难事件或压力时,能够减轻甚至克服其对自身产生的负面影响,从而达到一种相对稳定的心理...