探索量化技术以提高 Transformer 语言模型的高效预训练
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在探索 Quantization 对 Transformer 模型进行高效的预训练的影响，重点关注线性层组件。通过系统地应用直接的线性量化方法于权重、激活值、梯度和优化器状态，我们评估其对模型的效率、稳定性和训练性能的影响。通过提供一套有效的 Quantization 策略，用于 Transformer 的预训练，我们旨在在保留语言模型能力的同时促进高效的从头开始的训练。
本研究探索了Quantization对Transformer模型预训练的影响，重点关注线性层组件。通过线性量化方法应用于权重、激活值、梯度和优化器状态，评估其对模型效率、稳定性和训练性能的影响。提供有效的Quantization策略，旨在保留语言模型能力的同时促进高效的从头开始的训练。
