10分钟理解大模型的量化

文档摘要

10分钟理解大模型的量化什么是量化量化是大模型领域中的一项关键技术，它通过降低模型参数的精度，将浮点数转换为整数或定点数，从而实现模型的压缩和优化。这样做的主要目的是减少模型的存储需求、加快推理速度，并降低模型的计算复杂度，使得大模型能够更高效地在资源受限的设备上运行，例如移动设备、嵌入式系统等场景。精度先来看下数据存储的基本概念 bit 位是计算机中最小的数据单位，只能存储 0 或 1 两种状态。一个 bit 可以表示两种状态，即 0 或 1； byte 字节是计算机中常用的数据单位，由 8 个 bit 组成； float 浮点数是一种用于表示实数的数据类型，通常由 32 位或 64 位的二进制数表示，其中 32 位的浮点数称为单精度浮点数，64 位的浮点数称为双精度浮点数；