8 位量化使数十亿参数规模的模型能够适应更小的硬件,而不会降低性能。 8 位量化的工作原理如下:
1.从输入隐藏状态中按列提取较大值(离群值)。
2.对 FP16 中的离群值和 int8 中的非离群值执行矩阵乘法。
3.改变非异常值结果以将值拉回到 FP16,并将它们添加到 FP16 中的异常值结果中。
因此,本质上,我们执行矩阵乘法以节省精度,然后将非异常值结果拉回到 FP16,而非异常值的初始值和按比例缩小后的值之间没有太大差异。你可以看下面的例子
8 位量化使数十亿参数规模的模型能够适应更小的硬件,而不会降低性能。 8 位量化的工作原理如下:
1.从输入隐藏状态中按列提取较大值(离群值)。
2.对 FP16 中的离群值和 int8 中的非离群值执行矩阵乘法。
3.改变非异常值结果以将值拉回到 FP16,并将它们添加到 FP16 中的异常值结果中。
因此,本质上,我们执行矩阵乘法以节省精度,然后将非异常值结果拉回到 FP16,而非异常值的初始值和按比例缩小后的值之间没有太大差异。你可以看下面的例子
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/213132.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!