Em Direção à Compreensão das Melhores Práticas para Quantização de Modelos de Linguagem-Vision
Imagem gerada por Gemini AI
Um estudo investiga a eficácia de diversos métodos de quantização, incluindo GPTQ e AWQ, em pipelines multimodais que envolvem modelos de visão e linguagem. Os resultados indicam que tanto os modelos de Visão (ViT) quanto os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) são fundamentais para o desempenho, com a quantização em bits reduzidos do LLM preservando alta precisão. Esta pesquisa oferece insights para a otimização de memória e latência na implementação de modelos de linguagem multimodais. O código está disponível em https://github.com/gautomdas/mmq.
Pesquisa Revela Melhores Práticas de Quantização para Modelos de Visão-Linguagem
Estudos recentes destacam o papel crítico da quantização na otimização de modelos de visão-linguagem (VLMs). Esta pesquisa explora vários métodos de quantização, incluindo as técnicas GPTQ e AWQ, para determinar sua eficácia em pipelines multimodais que integram modelos de visão e linguagem.
Principais Descobertas do Estudo
A investigação revela insights significativos sobre como diferentes estratégias de quantização influenciam o desempenho do modelo em tarefas como legendagem, recuperação e resposta a perguntas. Os principais resultados incluem:
- Tanto os Transformers de Visão (ViTs) quanto os LLMs desempenham papéis cruciais no desempenho geral do modelo.
- A implementação de quantização de baixa bit para LLMs pode manter alta precisão enquanto reduz significativamente os bits por peso (bpw).
Esses resultados sugerem que a seleção cuidadosa das técnicas de quantização é essencial para otimizar VLMs em aplicações práticas. O código completo e as metodologias usadas neste estudo estão acessíveis em GitHub.
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📰 Fonte original: https://arxiv.org/abs/2601.15287v1
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