8bit量化,大模型量化

8位量化 2023-11-14 11:16 881 墨鱼

8位量化

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8bit量化,大模型量化

╯＾╰ 量化可以分为每层量化和每通道量化。8位量化中，模型的权重参数量化选择每通道模式，模型的激活值量化选择每层模式。本文解释如何将8位量化数据转换为Q(16,7)量化数据。参数定义

相反，将8位量化数转换回浮点的过程称为逆量化。反量化公式如下，其中q为量化计算结果，为量化系数，为反量化后的结果。卷积神经网络训练主要有两个部分：前向过程（Forwamn中的8位量化方法基于KL_divergen和ADMM两种方法。本文主要介绍基于kl_divergence的8位量化方法；mnn编译及执行命令编译：cdMNNmkdirbuildcdbuildcmake-DMNN_BU

非特殊用途人眼可以清楚地区分0-256，而256是2^8或8bit，所以一般的量化就是256量化（8bit可以通过8bit量化表示为8位二进制数，从而代表256个不同的音量级别。这使得音频能够高精度地数字化并在数字设备中存储和传输。除了数字之外，

?＾? 此时对比8位量化的方法，可以发现有两个区别：1.直接使用符号函数进行量化，不需要clip的计算。2.8位量化后，仍然使用激活函数RELU，但在BNN中，量化过程中带有激活函数。这里我们使用PaddleDetection加上PaddleSlim进行QAT8位量化。我们可以使用Paddle-Lite和PaddleSlim的默认配置脚本来完成此步骤。如果你想对模型训练进行更多优化，可以使用Paddle

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