AI-hardware en softwarestack

Bij de kwantisatie van grote taalmodellen neemt de nauwkeurigheid gemakkelijk af als slechts enkele kanalen grote uitschieters hebben. Welke maatregel is gebruikelijk?

  1. AKanalen met uitschieters altijd op 0 zetten
  2. BHet aantal bits van de kwantisatie verminderen
  3. CIn plaats van één schaal voor de hele tensor een schaal per kanaal of per kleine groep gebruiken
Antwoord en toelichting tonen

Antwoord: C. In plaats van één schaal voor de hele tensor een schaal per kanaal of per kleine groep gebruiken

Bij kwantisatie van de hele tensor met één schaal wordt het bereik opgerekt naar een paar grote uitschieters, zodat de overige kleine waarden slechts met weinig niveaus kunnen worden weergegeven. Met een schaal per kanaal of per groep van 64 tot 128 elementen blijft de invloed van uitschieters beperkt tot die groep. Ook andere methoden worden gebruikt, zoals het verplaatsen van uitschieters naar de gewichten vóór het kwantiseren.

Dit onderwerp oefenen Naar de onderwerppagina

Meer vragen over AI-hardware en softwarestack

  1. 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?
  2. Welke uitspraak over pruning (snoeien) van neurale netwerken is juist?
  3. Welke uitspraak over de "2:4 gestructureerde sparsity" die door de matrixrekeneenheden van GPU's wordt ondersteund is juist?
  4. Welke uitspraak over knowledge distillation (kennisdestillatie) is juist?
  5. Welke uitspraak over dataparallellisme bij training met meerdere GPU's is juist?

Vergelijkingen bij dit onderwerp