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原標(biāo)題：大模型量化技術(shù)原理：FP8
關(guān)鍵字：累加器,精度,模型,權(quán)重,表示
文章來源：智猩猩AGI
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?生成式AI時(shí)代最火AI芯片峰會(huì)下月來襲！9月6-7日，智猩猩發(fā)起主辦的2024全球AI芯片峰會(huì)將在北京盛大舉行。峰會(huì)設(shè)有開幕式、數(shù)據(jù)中心AI芯片專場、邊緣/端側(cè)AI芯片專場、智算集群技術(shù)論壇等7大板塊。目前，來自AMD、高通、Habana、壁仞科技、摩爾線程、蘋芯科技、億鑄科技、凌川科技、云天勵(lì)飛、中國移動(dòng)研究院、北極雄芯等40+企業(yè)的嘉賓已確認(rèn)演講或討論。掃名或購票～近年來，隨著Transformer、MOE架構(gòu)的提出，使得深度學(xué)習(xí)模型輕松突破上萬億規(guī)模參數(shù)，從而導(dǎo)致模型變得越來越大，因此，我們需要一些大模型壓縮技術(shù)來降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。模型壓縮主要分為如下幾類：
剪枝（Pruning）
知識(shí)蒸餾（Knowledge Distillation）
量化Quantization）本系列將針對一些常見大模型量化方案（GPTQ、LLM.int8()、SmoothQuant、AWQ等）進(jìn)行講述。
大模型量化概述
量化感知訓(xùn)練：
大模型量化感知訓(xùn)練技術(shù)原理：LLM-QAT
大模型量化感知微調(diào)技術(shù)原理：QLoRA
訓(xùn)練后量化：
大模型量化技術(shù)原理：GPTQ、LLM.in

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