理解视觉-语言模型量化最佳实践
Gemini AI生成的图像
一项研究探讨了多模态管道中不同量化方法的有效性，包括GPTQ和AWQ，这些管道涉及视觉和语言模型。结果表明，视觉变换器（ViT）和大型语言模型（LLM）对性能至关重要，而LLM的低比特量化仍能保持较高的准确性。这项研究为优化多模态语言模型的内存使用和延迟提供了宝贵的见解。相关代码可在 https://github.com/gautomdas/mmq 获取。
研究揭示视觉-语言模型量化最佳实践
最近的研究强调了量化在优化视觉-语言模型（VLMs）中的关键作用。本研究探讨了多种量化方法，包括GPTQ和AWQ技术，以确定它们在整合视觉和语言模型的多模态管道中的有效性。
研究的主要发现
调查揭示了不同量化策略如何影响模型在诸如字幕生成、检索和问答等任务中的性能。主要结果包括：
- 视觉变换器（ViTs）和大型语言模型（LLMs）在整体模型性能中发挥着至关重要的作用。
- 对LLMs实施低位量化可以在显著降低每个权重位数（bpw）的同时，保持高精度。
这些结果表明，精心选择量化技术对于在实际应用中优化VLMs至关重要。本研究中使用的完整代码和方法可以在 GitHub 上获取。
相关主题：
视觉-语言模型量化方法半精度多模态管道模型性能
📰 原始来源： https://arxiv.org/abs/2601.15287v1
所有权利和署名均属于原出版商。