无问芯穹Qllm助您轻松决策大模型压缩量化方案指南

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文章编号：1250时间：2024-06-18人气：

随着大语言模型 (LLM) 在各种中变得越来越流行，对其进行压缩以部署到资源受限的设备变得越来越重要。量化是一种常用的压缩技术，它可以将模型参数和激活值表示为低精度格式，从而减少存储和计算成本。

量化通常是有损的，不同的量化方法会对模型性能产生不同的影响。为了解决这个问题，来自电子工程系、无问芯穹和上海交通大学的研究团队开发了 Qllm-Eval，这是一种评估量化 LLM 的大规模基准。

Qllm-Eval 发现量化对 LLM 的影响各不相同，具体取决于模型、张量类型和量化方法。量化往往会降低 LLM 的性能，但这种下降程度可以通过选择合适的量化方法和张量类型来最小化。

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12星座，深入探索你的出生星象星座日期与含义12星座是根据出生日期划分的，每个星座都有其独特的特征和象征意义，星座，日期，白羊座，3月21日，4月20日，金牛座，4月21日，5月21日，双子座，5月22日，6月21日，巨蟹座，6月22日，7月22日，狮子座，7月23日，8月22日，处女座，8月23日，9...。

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研究动机当前主流的视觉语言模型，VLM，主要基于大语言模型，LLM，进一步微调，需要通过各种方式将图像映射到LLM的嵌入空间，在这个过程中，模态的对齐是通过文本token隐式实现的，如何做好这一步的对齐非常关键，CAL方法CAL方法提出了一种基于对比学习的文本token筛选方法，在训练过程中，CAL将图文序列和单独的文本序列分别输入到...。

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