Коэффициент использования пространства квантования: новый метод посттренировочной квантования для повышения эффективности больших языковых моделей.

 Quantization Space Utilization Rate (QSUR): A Novel Post-Training Quantization Method Designed to Enhance the Efficiency of Large Language Models (LLMs)

Оптимизация моделей с помощью постобучающей квантизации (PTQ)

Постобучающая квантизация (PTQ) направлена на уменьшение размера и увеличение скорости работы больших языковых моделей (LLM), чтобы сделать их более практичными для реального использования. Однако, сложные распределения данных во время квантизации создают значительные трудности, что может снизить точность модели.

Проблемы существующих методов PTQ

Текущие методы PTQ, такие как GPTQ и AWQ, пытаются уменьшить использование памяти, но не всегда обеспечивают полную оптимизацию точности. Методы квантизации активаций, такие как SmoothQuant и ZeroQuant, сталкиваются с проблемами из-за доминирования выбросов активаций.

Решение: Коэффициент использования пространства квантизации (QSUR)

Исследователи предложили концепцию Коэффициента использования пространства квантизации (QSUR), который измеряет, насколько эффективно распределения весов и активаций используют пространство квантизации. Это позволяет оценивать и улучшать методы PTQ.

Новая структура: OSTQuant

Предложенная структура OSTQuant сочетает ортогональные и масштабируемые преобразования для оптимизации распределений весов и активаций. Это обеспечивает эффективность вычислений и снижает переобучение без потери качества выходных данных.

Результаты применения OSTQuant

OSTQuant был протестирован на моделях LLaMA и показал высокие результаты, значительно превышая другие методы. Например, LLaMA-3-8B показал лишь небольшое снижение точности в задачах без обучения.

Преимущества использования ИИ

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите возможность использования методов квантизации, таких как QSUR. Определите, где можно внедрить автоматизацию и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить.

Шаги по внедрению ИИ

1. Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.

2. Выбирайте подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.

3. Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.

4. Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте больше

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…

  • Создание семантической поисковой системы с использованием Sentence Transformers и FAISS

    Построение семантической поисковой системы Понимание семантического поиска Семантический поиск улучшает традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстное значение поисковых запросов. Это позволяет бизнесу улучшить пользовательский опыт и процесс извлечения информации. Реализация семантической поисковой системы…

  • Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

    Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM Введение в интеграцию знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения…

  • Эффективное использование SQL баз данных с Python для бизнеса

    Практические бизнес-решения с использованием SQL и Python Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование SQL баз данных с Python позволяет компаниям эффективно управлять данными, автоматизировать процессы и принимать обоснованные решения. Это приводит…