Verständnis von Best Practices zur Quantisierung von Vision-Language-Modellen
Von Gemini AI generiertes Bild
Eine Studie untersucht die Wirksamkeit verschiedener Quantisierungsverfahren, darunter GPTQ und AWQ, in multimodalen Pipelines, die visuelle und sprachliche Modelle integrieren. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl Vision Transformer (ViT) als auch große Sprachmodelle (LLM) entscheidend für die Leistung sind, wobei die niedrig-bitrige Quantisierung von LLM eine hohe Genauigkeit beibehält. Diese Forschung bietet wertvolle Einblicke zur Optimierung von Speicher- und Latenzanforderungen beim Einsatz multimodaler Sprachmodelle. Der Quellcode ist unter https://github.com/gautomdas/mmq verfügbar.
Forschung Beleuchtet Best Practices für Quantisierung von Vision-Language-Modellen
Aktuelle Studien unterstreichen die entscheidende Rolle der Quantisierung bei der Optimierung von Vision-Language-Modellen (VLMs). Diese Forschung untersucht verschiedene Quantisierungsmethoden, einschließlich der Techniken GPTQ und AWQ, um deren Wirksamkeit in multimodalen Pipelines zu bestimmen, die Vision- und Sprachmodelle integrieren.
Wichtigste Ergebnisse der Studie
Die Untersuchung liefert bedeutende Erkenntnisse darüber, wie unterschiedliche Quantisierungsstrategien die Modellleistung bei Aufgaben wie Bildunterschriftenerstellung, Retrieval und Beantwortung von Fragen beeinflussen. Zu den wichtigsten Ergebnissen gehören:
- Sowohl Vision Transformers (ViTs) als auch LLMs spielen eine entscheidende Rolle für die Gesamtleistung des Modells.
- Die Implementierung von Quantisierung mit niedrigerer Bitanzahl für LLMs kann eine hohe Genauigkeit beibehalten, während die Bits pro Gewicht (bpw) erheblich reduziert werden.
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine sorgfältige Auswahl der Quantisierungstechniken entscheidend ist, um VLMs in praktischen Anwendungen zu optimieren. Der vollständige Code und die in dieser Studie verwendeten Methoden sind auf GitHub zugänglich.
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📰 Originalquelle: https://arxiv.org/abs/2601.15287v1
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