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大语言模型的低比特计算 戴金权.pdf

上传人: 张** 编号:153248 2024-01-15 30页 4.80MB

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本文主要介绍了大语言模型低比特计算的研究和应用。文章指出,大语言模型的训练和推理存在内存带宽、计算、显存大小和分布式计算等瓶颈。为了解决这些问题,研究人员提出了模型量化/压缩、数据类型、低比特算子等方法。同时,文章还介绍了BigDL-LLM,一个基于英特尔XPU平台的开源大模型加速库,支持标准PyTorch模型和API,可以轻松加速现有应用。此外,文章还比较了不同低比特模型的性能,如FP4、INT4、FP8、INT8等,并讨论了原生支持任意PyTorch大模型、HuggingFace Transformers API和标准LangChain API的方法。最后,文章呼吁关注和试用BigDL-LLM,并给出了在线课程和教程。
"如何使用BigDL-LLM加速LLM应用?" "BigDL-LLM在哪些硬件平台上得到优化支持?" "如何通过BigDL-LLM进行大模型精度的优化?"
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