大语言模型原理基础与前沿 FP8与INT8

大语言模型原理基础与前沿 FP8与INT8

1. 背景介绍

1.1 大语言模型的崛起

近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(NLP)领域掀起了一场革命。这些模型通过在大规模语料库上进行预训练,学习了丰富的语言知识和上下文信息,从而在广泛的NLP任务中表现出色,包括机器翻译、问答系统、文本生成等。

代表性的大语言模型有 GPT(Generative Pre-trained Transformer)、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)、XLNet、T5等,其中 GPT-3 更是凭借高达 1750 亿参数的规模,在多项基准测试中刷新纪录,展现出令人惊叹的泛化能力。

1.2 FP8与INT8量化

然而,这些大型模型通常需要大量计算资源和存储空间,给实际部署带来了巨大挑战。为了解决这一问题,模型量化(Model Quantization)应运而生,旨在将原本使用 32 位浮点数(FP32)表示的模型参数压缩到更低比特位(如 8 位整数 INT8 或 8 位浮点数 FP8),从而减小模型尺寸,提高计算效率。

本文将深入探讨大语言模型的原理基础,并重点介绍 FP8 与 INT8 量化技术在大语言模型压缩和加速方面的最新进展。

2. 核心概念与联系