如何通过AI来实现量化

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将16位降至8位或4位是可能的，但不能使用硬件加速浮点运算。如果我们想对更小的类型进行硬件加速，就需要使用小整数和矢量化指令集。这就是量化的过程。量化技术可以应用到现有的32位浮点运算模型中，通过将权值转换为较小的整数，这些整数的运算可以使用硬件加速指令集，如英特尔的AVX。量化模型的简单方法是，首先找出权重的最大值和最小值，然后将数值范围划分为整数类型中可用的桶数，8位为256桶，4位为16桶。这就是所谓的训练后量化（post-training quantization），也是量化模型的最简单方法。现在市面上主要有两类量化方法：GPTQ([5])(Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers):主要针对英伟达的GPUGGML(Large Language Models for Everyone):侧重于CPU优化的量化方法，主要针对苹果M1和M2芯片做优化社区用户TheBloke([6])把Huggingface Transformers库中的大多数LLM应用这些量化方法，这无疑极大方便了用户的使用。

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