GGUF、Transformer、AWQ 详解与关系梳理

GGUF、Transformer、AWQ 详解与关系梳理

一、核心概念解析

Transformer

• 定义 ：2017 年 Google 提出的基于自注意力机制的神经网络架构，是大语言模型的通用基础架构。
• 功能 ：用于文本生成、翻译、问答等任务，如 BERT、GPT 系列、LLaMA 等。
• 特点 ：
  • 并行计算能力强，适合长序列处理。
  • 参数量大，对计算资源和内存需求高。

GGUF（GPT-Generated Unified Format）

• 定义 ：专为高效存储和加载大模型设计的二进制文件格式，取代早期 GGML 格式，支持量化与内存映射技术。

• 功能 ：

  • 存储模型权重、元数据（如量化类型、作者信息）。
  • 支持直接从磁盘加载部分数据，减少内存占用。

• 特点 ：

  • 单文件部署，无需外部依赖。
  • 支持动态扩展元数据字段，兼容性强。

AWQ（Activation-aware Weight Quantization）

• 定义 ：一种