Pile matérielle et logicielle de l'IA

Dans la quantification des grands modèles de langage, la précision chute facilement lorsque quelques canaux présentent de fortes valeurs aberrantes. Quelle parade est courante ?

  1. AMettre toujours à 0 les canaux présentant des valeurs aberrantes
  2. BRéduire le nombre de bits de quantification
  3. CUtiliser une échelle par canal ou par petit groupe plutôt qu'une seule échelle pour tout le tenseur
Afficher la réponse et l'explication

Réponse : C. Utiliser une échelle par canal ou par petit groupe plutôt qu'une seule échelle pour tout le tenseur

Avec une seule échelle pour tout le tenseur, la plage s'élargit pour couvrir quelques fortes valeurs aberrantes, et la grande majorité des petites valeurs ne dispose plus que de peu de niveaux. Avec une échelle par canal ou par groupe de 64 à 128 éléments, l'effet des valeurs aberrantes reste confiné à leur groupe. D'autres techniques sont aussi utilisées, comme le transfert des valeurs aberrantes vers les poids avant quantification.

S'entraîner sur ce thème Retour au thème

Autres questions sur Pile matérielle et logicielle de l'IA

  1. Dans l'inférence des grands modèles de langage, pourquoi la quantification des seuls poids sur 4 bits, les activations restant en FP16 (W4A16), accélère-t-elle particulièrement le décodage ?
  2. Quelle affirmation sur l'élagage (pruning) des réseaux de neurones est correcte ?
  3. Quelle définition de la « parcimonie structurée 2:4 » prise en charge par les unités de calcul matriciel des GPU est correcte ?
  4. Quelle définition de la distillation des connaissances (knowledge distillation) est correcte ?
  5. Quelle définition du parallélisme de données pour l'entraînement sur plusieurs GPU est correcte ?