苹果芯跑FP16精度大模型不用量化,投机采样杀疯了,GPT-4也在用
〖壹〗、苹果芯跑FP16精度大模型 无需量化：传统上，为了在边缘设备上运行大模型 ，研究人员通常会采用量化等瘦身方法 。然而 ，近期的研究表明，在不进行量化的情况下 ，使用FP16精度也能在苹果电脑上成功运行大模型 ，如34B的Code Llama 。
〖贰〗 、在不进行量化的情况下，通过使用FP16精度，成功让34B的Code Llama在苹果电脑上运行 ，并实现了超过每秒20个token的推理速度。这一成果 ，只需利用M2 Ultra的800GB/s带宽，便大大降低了硬件需求 ，使得代码编写更加高效 。随后 ，Gerganov揭示了这一技术的核心：投机采样 。
〖叁〗 、尽管保留显著权重的FP16量化策略提高了模型效果，但其对硬件效率的友好性却有所牺牲。这与LLM.int8方法类似 ，但AWQ通过激活感知的缩放策略 ，巧妙地平衡了量化损失与性能提升。通过启发式规则和自动搜索最佳缩放比例，AWQ确保了重要权重得到充分表示 ，同时限制了非显著权重的量化影响 。
〖肆〗、举例计算 GPT-3 训练所需算力 ，其参数规模为1750亿，训练3000亿 token ，需要约15*10^23 FLOP 算力 。以2020年算力水平为例 ，使用1片 V100 GPU（在FP16精度下理论算力为28TFLOP）完成此任务，需357年。若要将训练时间缩短至一个月，需要至少购买3000张以上V100（在效率不降的情况下 ，实际应更多） 。
〖伍〗 、TensorRTLLM在不同数值精度下的实现方式及支持的模型矩阵如下：主要运算精度：FP32：TensorRTLLM主要使用32位IEEE浮点数进行模型运算 。支持的附加精度：FP16：当可用时 ，TensorRTLLM支持16位IEEE浮点数以提升性能。BF16：同时，TensorRTLLM也支持16位Bfloat16格式 。
手搓大模型:理解并编码自注意力、多头注意力 、交叉注意力和因果注意力...
〖壹〗 、编码应用：在实现多头注意力时 ，需要为每个头分别计算自注意力 ，并将结果合并以获得最终的输出 。这通常涉及多个矩阵运算和并行处理。 交叉注意力： 理解：交叉注意力混合或结合了两个不同输入序列，常用于连接Transformer架构中的编码器和解码器部分 。它在语言翻译、稳定扩散等应用中特别有用 ，因为它允许模型在两个序列之间建立联系 。
〖贰〗 、值得注意的是 ，文章不仅关注自注意力机制本身，还探讨了多头注意力 、交叉注意力和因果注意力等关键概念 ，这些都是大型语言模型中的重要组件。通过从头开始编码这些机制 ，读者能够直观地理解它们在LLM中的应用 。
〖叁〗、全局自注意力：处理整个序列，不考虑序列中的位置限制 ，允许模型在处理每个元素时都能够访问序列中的所有其他元素 。因果注意力：在解码器中使用 ，确保输出只依赖于之前生成的输出，从而保持自回归生成的性质。这种机制通常用于生成任务，如文本生成。
240万亿巨量数据被洗出,足够训出18个GPT-4!全球23所机构联手,清洗秘籍...
〖壹〗 、Llama 3研究指出 ，将数据量从2T提升至15T ，可以显著提升模型性能，这预示着从GPT-3跃升至GPT-4可能需要至少150T的数据 。然而 ，好消息是 ，DCLM团队从CommonCrawl中清洗出了惊人的240T数据，为数据量的充裕性提供了有力支持 。
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评论列表（4条）
我是9号的签约作者“郭坤伟”！
希望本篇文章《Llama4模型调整背后：策略转变点来临(iam模型)》能对你有所帮助！
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