Llama 3低比特量化性能下降顯著！全面評(píng)估結(jié)果來(lái)了 | 港大&北航&ETH

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原標(biāo)題：Llama 3低比特量化性能下降顯著！全面評(píng)估結(jié)果來(lái)了 | 港大&北航&ETH
關(guān)鍵字：權(quán)重,性能,方法,數(shù)據(jù),模型
文章來(lái)源：量子位
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內(nèi)容摘要：

QHT 投稿量子位 | 公眾號(hào) QbitAI大模型力大磚飛，讓LLaMA3演繹出了新高度：
超15T Token數(shù)據(jù)上的超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練，既實(shí)現(xiàn)了令人印象深刻的性能提升，也因遠(yuǎn)超Chinchilla推薦量再次引爆開源社區(qū)討論。
與此同時(shí)，在實(shí)際應(yīng)用層面上，另一個(gè)熱點(diǎn)話題也浮出水面：
資源有限場(chǎng)景下，LLaMA3的量化表現(xiàn)又會(huì)如何？
香港大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院聯(lián)合推出了一項(xiàng)實(shí)證研究，全面揭示了LLaMA3的低比特量化性能。
研究人員使用現(xiàn)有的10種訓(xùn)練后量化和LoRA微調(diào)方法，評(píng)估了LLaMA3在1-8比特和各種評(píng)估數(shù)據(jù)集上的結(jié)果。他們發(fā)現(xiàn)：
盡管性能令人印象深刻，LLaMA3在低比特量化下仍然遭受了不可忽視的退化，特別是在超低位寬上。
項(xiàng)目已在GitHub上開源，量化模型也已登陸HuggingFace。
具體來(lái)看實(shí)證結(jié)果。
軌道1：訓(xùn)練后量化表1和表2中分別提供了LLaMA3-8B和LLaMA3-70B在8種不同的PTQ方法下的低比特性能表現(xiàn)，覆蓋了從1比特到8比特的廣泛比特寬度。
1.低比特權(quán)重
其中，Round-To-Nearest (RTN) 是一種基本的舍入量

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作者簡(jiǎn)介：追蹤人工智能新趨勢(shì)，關(guān)注科技行業(yè)新突破