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...大模型学习必知必会系列(六):量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使...
提出针对离群值保持低精度浮点数的策略。在量化过程中，以6为尺度分割离群值。在transformers框架中使用BnB量化相对简便，尤其适用于QLoRA训练，无需校准数据集，因此量化速度较快。QLoRA论文中提及4比特量化、双重量化与分页optimizer技术。
QLoRA结合模型量化技术与LoRA参数微调策略，允许在有限内存（如48GB GPU内存）上对大型模型（如65B参数）进行微调。QLoRA采用的量化方法集成于bitsandbytes库，成为Transformers模型量化的官方实现。自2023年7月14日以来，采用QLoRA微调的Guanaco模型在多个任务上表现出色，在Open LLM Leaderboard上排名第二。
QLoRA通过4位量化技术，将LLM的内存需求显著降低，同时借助低秩适配器（LoRA）进行微调，保持了模型的精度和速度。其创新之处在于，即使在单个48GB GPU上，也能处理650亿参数的模型，并实现16位微调任务的性能。例如，Guanaco模型家族在Vicuna基准上表现优异，只需24小时的微调就接近了ChatGPT的93%水平。
在实际应用中，BnB算法发现以6为尺度分割出离群值是最佳的。在transformers中使用BnB算法相对简单，无需任何校准数据集，因此其量化速度较快。QLoRA论文中则介绍了4bit量化、双重量化和分页optimizer的技术方案，分别针对不同的场景进行了优化。4bit量化支持两种数据类型：fp4和nf4。
在处理大型语言模型（LLM）时，消费级GPU的内存限制成为了一大挑战。本文旨在介绍三种有效方法，帮助在训练过程中减轻内存压力、节省时间：梯度检查点、LoRA（Low-Rank Adaptation）和量化。梯度检查点 梯度检查点是一种动态计算技术，允许在神经网络训练中仅保留所需层的计算，从而减少内存占用。
近来，8位和4位量化技术为在消费级硬件上运行LLM打开了可能性，尤其是与参数效率技术LoRA、QLoRA结合使用时，这为本地LLM生态系统提供了丰富资源，与OpenAI的GPT-5和GPT-4展开竞争。本文主要介绍了三种量化技术：NFGPTQ、GGML。NF4用于QLoRA中的静态方法，以4位精度加载模型执行微调。
模型应用-LLM微调
LLM模型微调是一种在大型语言模型基础上进行优化的技术，旨在提升模型在特定任务上的表现。经过一年的实践探索，我总结了几个关键点，希望能帮助大家更直观地理解LLM模型微调的过程与方法。“LLaMA-Factory”是专门为大型语言模型设计的微调框架，它提供了一套简化和加速训练与微调的工具。
Adapter tuning(2019)(1) 论文信息论文《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》(2) 思路引入适配器模块，为每个任务增加少量可训练参数，保持原始模型参数不变，实现高度参数共享。(3) 优势在少量参数增加下达到接近全参数微调的性能，高度参数共享，降低训练成本。
构建LLM应用的三种方法包括从头开始训练大型语言模型、微调预训练模型以及使用提示引导模型执行任务。从头开始训练涉及在大量未标记文本上进行预训练，通过自我监督学习预测下一个单词。微调预训练模型则是针对特定任务调整模型参数，使其适应特定应用。
首先，我们回顾了特征值、特征向量和奇异值分解（SVD）的基本概念，这些数学工具对于理解后续算法至关重要。SVD原理及其在特征值和特征向量中的应用，为我们提供了一个数学框架，解释了模型如何在不同任务间泛化。
QLoRA的实测记录
〖壹〗、 环境安装方面，如果遇到了安装问题，借鉴 52AI：QLoRA的实测记录中的问题部分即可。测试了guanaco系列模型的中文能力，发现模型更侧重于英文，中文响应虽可行但并不合理。测试了模型的zero-shot能力与In-context learning能力，整体来看，chatglm在中文场景中的ICL能力优于guanaco系列模型。
〖贰〗、 QLoRA技术将650B参数训练的内存需求从780G降低至48G，与Sophia优化器结合，训练大模型变得更为可行。然而，大规模模型训练仍面临数据获取的挑战。技术的不断发展，为训练大模型提供了新的可能性。
〖叁〗、 对比timdettmers/guanaco-33b和timdettmers/guanaco-33b-merged，后者是将预训练LLaMA 30B与微调的QLoRA参数合成的模型。快速跑起整个流程的指南和实测记录可借鉴 52AI的相关文章，对于对话模型体验对比，52AI的实测记录『2』 ——guanaco提供了详细信息。
高效微调技术QLoRA实战,基于LLaMA-65B微调仅需48G显存,真香
本文探讨了在不降低性能的前提下，利用高效微调技术QLoRA对LLaMA-65B模型进行量化为4 bit的微调实践。首先，简要回顾了QLoRA的技术原理，随后通过实际操作展示了如何在具体环境中进行模型微调。在进行环境搭建时，确保NVIDIA驱动、CUDA和Python等基础工具已安装。
PEQA/： 通过双阶段量化策略，降低内存需求，提升推理速度。QLORA/： 创新的NF4和双重量化等技术，针对LLaMA-65B的微调，保持模型效果。ZeroQuant/： 部分权重4bit量化，激活值token-wise，虽然精度优于W8A8，但加速效果仍有提升空间。
SAIL 7B：基于LLaMa的搜索增强模型，参数量为7B，发布于2023年5月。Guanaco：采用高效微调方法QLoRA发布的LLM模型，参数量为65B，同样在2023年5月发布。RMKV：一个与transformer性能相当的RNN模型，参数范围从100M到14B，许可类型为Apache 0，发布日期为2023年5月。
首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。因此，大模型微调技术旨在通过微调少量参数实现模型迁移，LoRA便是当前主流的微调技术之一。
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