概述
量化透過以較低精度儲存數字來縮小人工智慧模型，因此需要資料中心 GPU 的模型有時可以在筆記型電腦或手機上運行。這是使大型語言模型足夠便宜且足夠快以進行廣泛部署的主要技巧。
量化是語言人工智慧堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。
深入探討
神經網路主要是一大堆稱為權重的數字，通常儲存為 16 位元或 32 位元浮點數值。量化使用更少的位元（通常是 8 位元 (INT8) 甚至 4 位元整數）來重新儲存這些權重。從 16 位元到 4 位元可將記憶體減少約四倍，因此 700 億個參數的型號在 16 位元時需要約 140GB，在 4 位元時可容納約 35GB。較小的數字在記憶體中的移動速度也更快，這通常會加快生成速度。問題在於準確度：將大範圍的值壓縮到幾個等級會引入舍入誤差。好的方法可以透過仔細選擇比例因子並保護最敏感的權重來最大限度地減少損失，因此模型在使用一小部分資源時表現幾乎相同。
技術洞察
每組權重都有一個比例因子，將實際值對應到一小組整數上；乘以比例即可近似重建原始數字。 GPTQ 和 AWQ 等訓練後量化方法會分析小型校準資料集，以確定哪些權重最重要，並設定比例以最小化輸出誤差，而不是盲目舍入所有內容。激活通常保持較高的精度，因為它們在運行時變化更大。結果是一個儲存 4 位元整數但計算結果非常接近全精度版本的模型。
掌握量化
量化透過以較低精度儲存數字來縮小人工智慧模型，因此需要資料中心 GPU 的模型有時可以在筆記型電腦或手機上運行。這是使大型語言模型足夠便宜且足夠快以進行廣泛部署的主要技巧。量化是語言人工智慧堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。為了建立深入的理解，請將量化視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地完成的任務與仍需要專家判斷的任務分開。
在實踐中，強大的團隊使用量化設計提示、檢索和審查循環作為一個整合的通訊系統。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。同時，幻覺事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
使用 4 位元 GGUF 或 GPTQ 檔案在消費者 GPU 上本地運行 Llama 等聊天模型，而不需要多個資料中心卡。
手機上的設備助手，其中 8 位元或 4 位元型號允許在沒有網路連線的情況下運行語音和文字功能。
透過提供 INT8 模型，在每個 GPU 上適應更多請求，降低客戶支援機器人的雲端推理成本。
智慧相機或物聯網感測器等邊緣設備在嚴格的記憶體限制內運行緊湊的量化視覺語言模型。
實施模式
量化實踐
使用 4 位元 GGUF 或 GPTQ 檔案在消費者 GPU 上本地運行 Llama 等聊天模型，而不需要多個資料中心卡。
使用 4 位 GGUF 或 GPTQ 檔案在消費級 GPU 上本地運行 Llama 等聊天模型，而不需要多個資料中心卡 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
量化實踐
手機上的設備助手，其中 8 位元或 4 位元型號允許在沒有網路連線的情況下運行語音和文字功能。
手機上的設備助手，其中 8 位元或 4 位元模型允許在沒有網路連接的情況下運行語音和文字功能。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
量化實踐
透過提供 INT8 模型，在每個 GPU 上適應更多請求，降低客戶支援機器人的雲端推理成本。
透過提供 INT8 模型、在每個 GPU 上適應更多請求來降低客戶支援機器人的雲端推理成本。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
量化實踐
智慧相機或物聯網感測器等邊緣設備在嚴格的記憶體限制內運行緊湊的量化視覺語言模型。
智慧相機或物聯網感測器等邊緣設備在嚴格的記憶體限制內運行緊湊的量化視覺語言模型當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
幻覺的事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。
及時的敏感性可能會在類似的請求中產生不一致的結果。
如果存取控制薄弱，敏感文字資料可能會暴露。
實施路線圖
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。