人工智能_大模型006_CPU微调ChatGLM大模型_Prefix-Tuning微调原理_Prompt-Tuning/P-tuning微调原理_微调_001---人工智能工作笔记0141

本文介绍了人工智能领域的模型量化技术,包括FP32、FP16、INT8和INT4等精度等级。接着讨论了全量微调和高效微调的概念,重点解析了Prefix-Tuning和Prompt-Tuning两种微调方法的原理,以及P-Tuning对Prompt-Tuning的优化。最后提到了模型规模增大时,如ChatGLM-6B,微调策略的挑战及改进方法。

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   首先来理解一下什么是量化模型,因为我们用的都是量化模型,而且,目前用的是INT4版本最新的

量化模型,这个占用资源最少.

   

    在人工智能和机器学习领域,模型量化是指将模型中的权重和/或激活从浮点数(通常是32位浮点数,即FP32)转换为低精度表示(如16位浮点数,即FP16,或8位整数,即INT8)的过程。量化可以显著减少模型的大小,降低内存使用,提高推理速度,同时尽量减少准确性的损失。
量化等级通常指的是量化过程中可以采用的不同的精度级别。例如:
- **FP32(全精度)**:标准的32位浮点表示,提供最高的精度。
- **FP16(半精度)**:16位浮点表示,精度较低,但速度更快,文件大小更小。
- **INT8(8位整数)**:8位整数表示,精度进一步降低,但速度和文件大小的优势更加明显。
- **INT4(4位整数)**:4位整数表示,精度最低,但速度和文件大小的优化最为显著。
量化过程通常涉及以下步骤:
1. **选择量化等级**:根据应用的需求和硬件的支持,选择合适的量化等级。
2. **校准**:使用一组代表性的数据来调整量化参数,以确保量化后的模型性能。
3. **量化权重和/或激活**:将模型的权重和/或激活从高精度浮点数转换为所选的低精度表示。
4. **微调**:在量化后,可能需要对模型进行微调,以恢复一些由于量化而损失的准确性。
量化是部署大型模型到资源受限环境中的一个重要技术,如移动设备或边缘计算设备。然而,量化也可能导致性能下降,因此在应用量化技术时需要仔细权衡精度和效率。

再来看一下什么是全

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