Понимание: Квантование модели искусственного интеллекта, GGML против GPTQ!

- Квантование является фундаментальной концепцией в различных областях, включая физику и информатику. - Это включает в себя представление непрерывных данных с дискретными значениями. - Этот процесс приводит к некоторому уровню ошибок или потере информации.

Понимание весов в нейронных сетях Веса - это параметры в нейронной сети, которые определяют, как сеть обучается и делает прогнозы. Они представляют собой действительные числа, связанные с каждым соединением между нейронами. Веса позволяют нейронной сети изучать взаимосвязи между входными данными и желаемыми выходными данными. Каждый нейрон получает входные данные от другого нейрона, которые умножаются на его вес. Сумма всех взвешенных входных данных затем передается через функцию активации, чтобы решить, сработает ли нейрон или нет.

Оптимизация весов с обратным распространением "Обратное распространение" относится к методу, используемому для оптимизации и корректировки весов в нейронной сети на основе выбранных методов оптимизации. Первоначально веса инициализируются случайным образом, но по мере прохождения обучения они оптимизируются для минимизации ошибок.

Квантование: Различная точность для хранения веса При хранении весов в модели нейронной сети могут использоваться различные значения точности, такие как 32-разрядная плавающая точка, 16-разрядная плавающая точка, 8-разрядная плавающая точка / целые числа или даже целые числа с меньшим разрядом (4 бита). Выбранная точность влияет на различные факторы, включая время вывода и размер самой модели.

Квантование - это процесс снижения точности весов, смещений и активаций в нейронной сети для уменьшения размера модели и вычислительных требований без существенного влияния на точность. Существует два типа: квантование после тренировки (округление весов или активаций) и квантование при силовой тренировке. Квантованные модели после обучения, такие как GGML и GPTQ, оптимизируются для CPU / GPU-процессора соответственно, с аналогичным качеством вывода, но немного отличающимися размерами моделей.