양자화된 모델의 성능을 평가하는 데 더 많은 실험이 필요합니다. 이러한 실험은 양자화된 모델이 다양한 작업에서 어떻게 작동하는지에 대한 포괄적인 평가를 제공할 수 있습니다. 양자화된 모델은 다양한 능력을 요구하는 작업에 영향을 줄 수 있기 때문에 이러한 실험은 중요합니다. 예를 들어, PPL, MMLU, commonsense QA, MT-bench와 같은 다양한 작업에서 양자화된 LLM의 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 이러한 실험은 양자화된 LLM의 능력을 평가하고 모델의 강점과 약점을 식별하는 데 도움이 될 것입니다.
양자화된 LLM의 사회적 편향에 대한 대응책은 무엇인가요?
양자화된 LLM의 사회적 편향에 대한 대응책은 주의가 필요합니다. LLM은 훈련 데이터에서 성별, 인종 등에 대한 편향을 상속할 수 있습니다. 양자화는 이러한 편향을 완화시키지 못합니다. 따라서 양자화된 LLM을 사용할 때 주의해야 합니다. 사회적 편향을 완화하기 위해 데이터 수집 및 모델 훈련 단계에서 다양성을 고려하는 것이 중요합니다. 또한, 양자화된 LLM을 사용할 때 편향을 감지하고 보정하는 메커니즘을 도입하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
IntactKV가 다른 양자화 방법과 어떻게 호환되는지에 대해 더 알고 싶습니다.
IntactKV는 다른 양자화 방법과 호환됩니다. IntactKV는 양자화된 LLM의 성능을 향상시키는 간단하고 쉽게 결합할 수 있는 방법입니다. 다양한 양자화 방법에 IntactKV를 적용할 수 있으며, 양자화된 LLM의 성능을 향상시키는 데 효과적입니다. IntactKV는 RTN, OmniQuant, AWQ와 같은 다양한 PTQ 방법에 적용할 수 있으며, MT-bench에서 INT3-g128 양자화를 평가할 때 효과적으로 작동합니다. 또한, IntactKV를 학습 가능한 매개변수로 취급하여 다양한 양자화 방법과 결합할 수 있으며, 추가 비용이 거의 없이 다양한 양자화 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
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IntactKV: Improving Large Language Model Quantization by Keeping Pivot Tokens Intact