AI-hardware en softwarestack

Wat is het doel van "kalibratie" bij post-training quantization waarbij activaties naar INT8 worden gekwantiseerd?

  1. ARepresentatieve invoerdata doorrekenen om het waardenbereik van de activaties van elke laag te bepalen en de kwantisatieschaal vast te stellen
  2. BDe klok van de GPU nauwkeurig afstellen
  3. CDe weergave van kleuren op het scherm aanpassen
Antwoord en toelichting tonen

Antwoord: A. Representatieve invoerdata doorrekenen om het waardenbereik van de activaties van elke laag te bepalen en de kwantisatieschaal vast te stellen

De waarden van de gewichten liggen na de training vast, maar die van de activaties hangen van de invoer af. Daarom worden enkele honderden invoeren die op het werkelijke gebruik lijken doorgerekend om het waardenbereik en de verdeling van de activaties van elke laag te onderzoeken en te bepalen welk bereik op −127 tot 127 van INT8 wordt afgebeeld (de schaal). Bij afstemming op de maximumwaarde gaat door uitschieters nauwkeurigheid verloren, zodat het bereik soms iets wordt verkleind zodat het grootste deel van de verdeling erin past.

Dit onderwerp oefenen Naar de onderwerppagina

Meer vragen over AI-hardware en softwarestack

  1. Bij de kwantisatie van grote taalmodellen neemt de nauwkeurigheid gemakkelijk af als slechts enkele kanalen grote uitschieters hebben. Welke maatregel is gebruikelijk?
  2. Waarom maakt W4A16-kwantisatie, waarbij alleen de gewichten 4 bits krijgen en de activaties FP16 blijven, de decode bij de inferentie van grote taalmodellen bijzonder snel?
  3. Welke uitspraak over pruning (snoeien) van neurale netwerken is juist?
  4. Welke uitspraak over de "2:4 gestructureerde sparsity" die door de matrixrekeneenheden van GPU's wordt ondersteund is juist?
  5. Welke uitspraak over knowledge distillation (kennisdestillatie) is juist?