К пониманию лучших практик квантования моделей зрения и языка
Изображение создано Gemini AI
Исследование изучает эффективность различных методов квантизации, включая GPTQ и AWQ, в мультимодальных пайплайнах, связанных с моделями зрительного восприятия и языка. Результаты показывают, что как модели ViT, так и LLM играют ключевую роль в производительности, при этом квантизация LLM с использованием меньшего количества бит сохраняет высокую точность. Это исследование предоставляет ценные рекомендации для оптимизации использования памяти и задержки при развертывании мультимодальных языковых моделей. Код доступен по ссылке: https://github.com/gautomdas/mmq.
Исследование освещает лучшие практики квантования для моделей "визуальный-языковой"
Недавние исследования подчеркивают критическую роль квантования в оптимизации моделей "визуальный-языковой" (VLM). Это исследование изучает различные методы квантования, включая техники GPTQ и AWQ, чтобы определить их эффективность в мультимодальных конвейерах, которые интегрируют визуальные и языковые модели.
Ключевые выводы исследования
Исследование выявляет значительные инсайты о том, как различные стратегии квантования влияют на производительность модели в таких задачах, как создание подписей, поиск и ответ на вопросы. Ключевые результаты включают:
- Как Vision Transformers (ViTs), так и LLM играют ключевые роли в общей производительности модели.
- Реализация квантования с меньшим количеством бит для LLM может поддерживать высокую точность при значительном снижении бит на вес (bpw).
Эти результаты предполагают, что тщательный выбор методов квантования имеет важное значение для оптимизации VLM в практических приложениях. Полный код и методологии, использованные в этом исследовании, доступны на GitHub.
Связанные темы:
📰 Первоисточник: https://arxiv.org/abs/2601.15287v1
Все права и авторство принадлежат первоначальному издателю.