如何把大模型压缩到1bit？论文作者这样说

模型信息

【模型公司】 OpenAI
【模型名称】 gpt-3.5-turbo-0125
【摘要评分】 ★★★☆☆

文章摘要

【关 键 词】 模型压缩、量化方法、OneBit、大模型、机动组

这篇文章讨论了对大模型进行压缩的重要性，尤其是在部署代价高昂的情况下。模型量化是一种压缩方法，通过将大模型的参数转换为低位宽的表示来节省空间占用。目前，主流方法可以将已有模型压缩至4位，但低于3位的量化一直是一个挑战。清华大学和哈尔滨工业大学的研究者将LLM的权重矩阵量化为1位，引入了名为OneBit的1位量化感知训练框架，通过有效参数初始化和训练过程实现了良好的性能。研究者徐玉庄将在机器之心的线上分享中解读他们的工作，分享主题为大模型极限量化方法的探索与创新。分享将回顾模型量化的发展过程，介绍最近的低位宽量化研究OneBit，包括模型量化的基本概念、经典方法以及超低位宽量化的挑战与思路。感兴趣的人可以通过提供的论文链接了解更多细节，并通过关注机器之心的机动组视频号预约直播。机动组是一个人工智能技术社区，提供学术研究与技术实践主题内容，包括技术线上公开课、学术分享、技术实践等活动，欢迎AI领域技术从业者关注。

原文信息

【原文链接】 阅读原文
【阅读预估】 851 / 4分钟
【原文作者】 机器之心
【作者简介】 专业的人工智能媒体和产业服务平台