目錄

大語言模型落地的成本、效率與效果

模型壓縮技術(shù)

推理優(yōu)化技術(shù)

SparseGPT算法

GPTQ算法

大語言模型落地的成本、效率與效果

1. 模型壓縮技術(shù)

模型壓縮技術(shù)是大語言模型輕量化的關(guān)鍵。介紹了多種模型壓縮方法，其中權(quán)重量化和模型稀疏化是兩種主要的技術(shù)。

• 權(quán)重量化：權(quán)重量化是通過將模型中的權(quán)重參數(shù)從高精度（如32位浮點數(shù)）降低到低精度（如8位整數(shù)）來減小模型的大小和計算量。量化過程中需要保持模型的精度，因此量化算法的設(shè)計至關(guān)重要。論文提到了多種量化算法，如ZeroQuant、GPTQ等，它們通過不同的策略來減少量化過程中的精度損失。例如，GPTQ算法利用近似二階信息來找到合適的量化權(quán)重，使得每層的量化輸出和原始的盡可能接近，從而在保持精度的同時實現(xiàn)了權(quán)重的有效量化。
• 模型稀疏化：模型稀疏化是通過將模型中的部分權(quán)重參數(shù)置為零來減小模型的復(fù)雜度和