SqueezeLLM支持模型全盘点LLaMA/OPT/Vicuna/XGen量化参数对比【免费下载链接】SqueezeLLM[ICML 2024] SqueezeLLM: Dense-and-Sparse Quantization项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/SqueezeLLMSqueezeLLM作为ICML 2024收录的高效量化方案通过创新的Dense-and-Sparse量化技术在保持模型性能的同时显著降低显存占用。本文将全面对比SqueezeLLM支持的LLaMA、OPT、Vicuna和XGen四大模型家族的量化参数与性能表现帮助开发者选择最适合的部署方案。 支持模型概览SqueezeLLM目前已支持四大主流开源模型家族覆盖从13亿到650亿参数规模满足不同场景的部署需求模型家族支持版本参数规模应用场景LLaMALLaMA-2-7B/13B70亿-130亿通用对话、文本生成OPT1.3B/2.7B/6.7B/13B/30B13亿-300亿大规模语言理解Vicuna7B-v1.3/13B-v1.370亿-130亿对话式AI助手XGen7B-8k-base/7B-8k-inst70亿长文本处理、指令跟随所有模型配置文件均位于项目的models/目录下例如LLaMA-2-7B的完整配置可查看models/llama-2-7b/config.json。 核心架构参数对比不同模型家族在隐藏层维度、注意力头数等关键参数上存在显著差异这些差异直接影响量化后的性能表现LLaMA家族LLaMA-2-7Bhidden_size4096num_attention_heads32num_hidden_layers32LLaMA-2-13Bhidden_size5120num_attention_heads40num_hidden_layers40OPT家族OPT-1.3Bhidden_size2048num_attention_heads32num_hidden_layers24OPT-2.7Bhidden_size2560num_attention_heads32num_hidden_layers32OPT-6.7Bhidden_size4096num_attention_heads32num_hidden_layers32OPT-13Bhidden_size5120num_attention_heads40num_hidden_layers40OPT-30Bhidden_size7168num_attention_heads56num_hidden_layers48Vicuna家族Vicuna-7B-v1.3hidden_size4096num_attention_heads32num_hidden_layers32Vicuna-13B-v1.3hidden_size5120num_attention_heads40num_hidden_layers40XGen家族XGen-7B-8k-basehidden_size4096num_attention_heads32num_hidden_layers32XGen-7B-8k-insthidden_size4096num_attention_heads32num_hidden_layers32 量化性能实测SqueezeLLM的核心优势在于其创新的混合量化策略在3-4bit精度下实现了与FP16基线接近的性能。以下是基于Perplexity困惑度指标的实测对比图LLaMA系列模型在3-4bit量化下的性能表现SqueezeLLM相比传统RTN量化方法显著降低困惑度关键性能发现LLaMA-7B3bit量化时困惑度仅7.56较传统均匀量化18.08提升69.2%模型规模扩展30B模型在3bit量化下保持0.77的PPL优势证明SqueezeLLM在大模型上的稳定性显存节省65B模型3bit量化后显存占用降低87.5%可在单卡GPU上部署量化实现代码位于quantization/nuq.py核心CUDA加速模块在squeezellm/quant_cuda_kernel.cu中。 选择建议根据业务需求选择合适的模型与量化方案边缘设备部署优先选择LLaMA-7B或Vicuna-7B的3bit量化平衡性能与资源消耗长文本处理XGen-7B-8k-inst支持8k上下文窗口适合文档理解任务大规模部署OPT-30B的4bit量化可在16GB显存设备上运行保持95%的原始性能对话应用Vicuna-13B-v1.3经对话微调量化后交互体验更优所有模型均已集成Hugging Face格式的tokenizer配置可通过models/*/tokenizer_config.json查看具体设置。 快速开始要体验SqueezeLLM的量化能力可按以下步骤操作克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/SqueezeLLM查看模型配置cat models/llama-2-7b/config.json运行量化脚本python quantization/nuq.py --model_path models/llama-2-7b --bits 4详细使用说明参见项目根目录的README.md和量化模块文档quantization/README.md。SqueezeLLM持续优化更多模型支持最新进展可关注项目更新日志。通过合理选择模型与量化参数开发者可以在有限资源下充分发挥大语言模型的能力。【免费下载链接】SqueezeLLM[ICML 2024] SqueezeLLM: Dense-and-Sparse Quantization项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/SqueezeLLM创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
SqueezeLLM支持模型全盘点：LLaMA/OPT/Vicuna/XGen量化参数对比
SqueezeLLM支持模型全盘点LLaMA/OPT/Vicuna/XGen量化参数对比【免费下载链接】SqueezeLLM[ICML 2024] SqueezeLLM: Dense-and-Sparse Quantization项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/SqueezeLLMSqueezeLLM作为ICML 2024收录的高效量化方案通过创新的Dense-and-Sparse量化技术在保持模型性能的同时显著降低显存占用。本文将全面对比SqueezeLLM支持的LLaMA、OPT、Vicuna和XGen四大模型家族的量化参数与性能表现帮助开发者选择最适合的部署方案。 支持模型概览SqueezeLLM目前已支持四大主流开源模型家族覆盖从13亿到650亿参数规模满足不同场景的部署需求模型家族支持版本参数规模应用场景LLaMALLaMA-2-7B/13B70亿-130亿通用对话、文本生成OPT1.3B/2.7B/6.7B/13B/30B13亿-300亿大规模语言理解Vicuna7B-v1.3/13B-v1.370亿-130亿对话式AI助手XGen7B-8k-base/7B-8k-inst70亿长文本处理、指令跟随所有模型配置文件均位于项目的models/目录下例如LLaMA-2-7B的完整配置可查看models/llama-2-7b/config.json。 核心架构参数对比不同模型家族在隐藏层维度、注意力头数等关键参数上存在显著差异这些差异直接影响量化后的性能表现LLaMA家族LLaMA-2-7Bhidden_size4096num_attention_heads32num_hidden_layers32LLaMA-2-13Bhidden_size5120num_attention_heads40num_hidden_layers40OPT家族OPT-1.3Bhidden_size2048num_attention_heads32num_hidden_layers24OPT-2.7Bhidden_size2560num_attention_heads32num_hidden_layers32OPT-6.7Bhidden_size4096num_attention_heads32num_hidden_layers32OPT-13Bhidden_size5120num_attention_heads40num_hidden_layers40OPT-30Bhidden_size7168num_attention_heads56num_hidden_layers48Vicuna家族Vicuna-7B-v1.3hidden_size4096num_attention_heads32num_hidden_layers32Vicuna-13B-v1.3hidden_size5120num_attention_heads40num_hidden_layers40XGen家族XGen-7B-8k-basehidden_size4096num_attention_heads32num_hidden_layers32XGen-7B-8k-insthidden_size4096num_attention_heads32num_hidden_layers32 量化性能实测SqueezeLLM的核心优势在于其创新的混合量化策略在3-4bit精度下实现了与FP16基线接近的性能。以下是基于Perplexity困惑度指标的实测对比图LLaMA系列模型在3-4bit量化下的性能表现SqueezeLLM相比传统RTN量化方法显著降低困惑度关键性能发现LLaMA-7B3bit量化时困惑度仅7.56较传统均匀量化18.08提升69.2%模型规模扩展30B模型在3bit量化下保持0.77的PPL优势证明SqueezeLLM在大模型上的稳定性显存节省65B模型3bit量化后显存占用降低87.5%可在单卡GPU上部署量化实现代码位于quantization/nuq.py核心CUDA加速模块在squeezellm/quant_cuda_kernel.cu中。 选择建议根据业务需求选择合适的模型与量化方案边缘设备部署优先选择LLaMA-7B或Vicuna-7B的3bit量化平衡性能与资源消耗长文本处理XGen-7B-8k-inst支持8k上下文窗口适合文档理解任务大规模部署OPT-30B的4bit量化可在16GB显存设备上运行保持95%的原始性能对话应用Vicuna-13B-v1.3经对话微调量化后交互体验更优所有模型均已集成Hugging Face格式的tokenizer配置可通过models/*/tokenizer_config.json查看具体设置。 快速开始要体验SqueezeLLM的量化能力可按以下步骤操作克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/SqueezeLLM查看模型配置cat models/llama-2-7b/config.json运行量化脚本python quantization/nuq.py --model_path models/llama-2-7b --bits 4详细使用说明参见项目根目录的README.md和量化模块文档quantization/README.md。SqueezeLLM持续优化更多模型支持最新进展可关注项目更新日志。通过合理选择模型与量化参数开发者可以在有限资源下充分发挥大语言模型的能力。【免费下载链接】SqueezeLLM[ICML 2024] SqueezeLLM: Dense-and-Sparse Quantization项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/SqueezeLLM创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
