大模型压缩量化方案怎么选？无问芯穹Qllm-Eval量化方案评估

大模型压缩量化已成为人工智能领域备受关注的话题。随着基于Transformer架构的大型语言模型（LLMs）在各类任务中展现出卓越性能，如何在保证模型性能的前提下，最大限度地减少模型的计算和存储开销，成为众多研究者和工程师面临的挑战。

无问芯穹Qllm-Eval量化方案评估研究为大模型的压缩量化提供了全面、客观的评估。该研究由来自清华大学、Infinigence AI等机构的研究人员共同完成，评估了11个模型家族，包括OPT、LLaMA2、Falcon、Bloomz等，参数范围从125M到180B不等。研究涵盖了五种不同类型的任务，包括基本NLP任务、涌现能力任务、可信度任务、对话任务和长上下文任务。

Qllm-Eval量化方案评估的主要贡献在于其全面性。研究评估了多种量化方法，包括权重量化、激活量化和KV缓存量化，并分析了不同量化方法对模型性能的影响，包括准确性、速度和内存占用等方面。评估结果为大模型压缩量化方案的选择提供了重要参考。

根据Qllm-Eval的评估结果，研究者发现对于大多数任务和模型，使用W4、W4A8或KV4量化可以实现2%以内的性能损失。这意味着在实际应用中，使用这些量化方法可以实现较好的性能和效率平衡。然而，研究者也指出，量化方法的选择可能受到模型大小、任务类型和硬件平台等因素的影响。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行综合考虑和权衡。

在选择大模型压缩量化方案时，研究者和工程师应考虑以下关键因素：

1. 任务类型：不同任务对量化方案的敏感度不同。例如，对于长上下文任务，使用W4、W4A8或KV8量化可能更合适；而对于对话任务，使用W8、W8A8或KV4量化可能更合适。

2. 模型大小：越大的模型对权重和KV Cache量化的容忍度越高，而对激活值量化的容忍度较低。

3. 硬件平台：量化方案的性能可能因硬件平台而异，需要根据目标部署环境进行优化。

4. 量化方法：除了传统的均匀量化外，研究者还应关注最新的量化技术，如AWQ和SmoothQuant，这些方法能在保持模型性能的同时进一步降低量化损失。

5. 全面测试：在量化后，进行全面的测试和验证，确保模型在目标场景下的性能和稳定性。

值得注意的是，任何评估研究都存在一定的局限性。由于评估的模型和任务有限，评估结果可能不适用于所有情况。量化方法的不断发展和改进，评估结果可能需要定期更新和验证。硬件平台的多样性和复杂性，评估结果可能无法直接应用于实际部署环境。

因此，在实际应用中，研究者和工程师需要根据具体情况进行综合考虑和权衡，并结合其他评估方法和指标进行决策。同时，也需要持续关注量化方法的最新进展，并根据实际需求进行相应的调整和优化。