«`html
Efficient Quantization-Aware Training (EfficientQAT): A Novel Machine Learning Quantization Technique for Compressing LLMs
Эффективное обучение с учетом квантования (EfficientQAT) становится все более важным для сжатия больших языковых моделей (LLMs) в задачах искусственного интеллекта. Квантование позволяет уменьшить требования к памяти и потребление пропускной способности, что пригодно для больших моделей.
Применение техники EfficientQAT
Техники квантования для LLM включают пост-тренировочное квантование (PTQ) и квантованное эффективное дообучение параметров (Q-PEFT). PTQ уменьшает использование памяти во время вывода, но может снизить точность. Методы Q-PEFT позволяют дообучаться на обычных видеокартах, но требуют использования более высоких форматов для настройки, что может ухудшить производительность.
Решение EfficientQAT
EfficientQAT предлагает эффективное обучение с учетом квантования для преодоления этих ограничений. В рамках двух основных этапов Block-AP и E2E-QP происходит квантование внутри каждого блока трансформатора, а затем обучение только параметров квантования, улучшающее эффективность модели без избыточной тренировки.
Практические результаты
EfficientQAT демонстрирует значительные улучшения по сравнению с предыдущими методами квантования, например, 2-битное квантование модели Llama-2-70B на одном графическом процессоре A100-80GB всего за 41 час, с точностью менее 3% по сравнению с полным объемом. Также превосходит существующие методы Q-PEFT в сценариях с низким битовым разрешением, обеспечивая более эффективное аппаратное решение.
Ссылка на исследование | GitHub
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Efficient Quantization-Aware Training (EfficientQAT): A Novel Machine Learning Quantization Technique for Compressing LLMs.
Практические рекомендации
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Советы по внедрению ИИ | Телеграм-канал новостей о ИИ | Twitter
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
