大模型基本概念

什么是Base模型？什么是chat模型？什么是instruct？什么是4Bit？什么是AWQ模型？

大模型库中的base、chat、instruct和4bit等通常指的是不同类型或配置的预训练语言模型。它们的区别主要在于训练目标、用途和模型参数的精度。以下是对这些术语的解释：

1. Base 模型 (base)

• 定义：Base模型通常是指未经特定任务微调的基础预训练模型，在训练过程中最初被开发和优化的，它旨在平衡性能和资源消耗。
• 用途：这些模型通常用于进一步的微调，以适应特定任务或应用场景。如：智能对话、文本内容生成等
• 特点：它们包含了大量通用知识，但没有针对特定任务进行优化。

2. Chat 模型 (chat)

• 定义：Chat模型专门为对话系统（聊天机器人）设计和优化。
• 用途：用于生成自然语言对话，能够理解上下文并生成连贯且有意义的回复。如：聊天机器人、智能助力
• 特点：通常经过大量对话数据微调，具备更好的上下文理解能力和对话生成能力。

3. Instruct 模型 (instruct)

• 定义：Instruct模型是为遵循指令或完成特定任务而设计和优化的模型。
• 用途：用于执行具体指令，如回答问题、生成文本、翻译等任务。
• 特点：经过指令数据集微调，能够更好地理解和执行用户提供的指令。

4. 4-bit 模型 (4bit)

• 定义：4-bit模型使用低精度（4位）进行量化，以减少内存占用和计算资源需求。
• 用途：适用于资源受限的环境，如移动设备或嵌入式系统，同时保持较高的性能表现。
• 特点：通过量化技术显著减少了模型大小和计算复杂度，但可能会牺牲部分精度。

5. AWQ 模型 (选择性量化)

AWQ即激活值感知的权重量化(Activation-aware Weight Quantization)，是一种针对LLM的低比特权重量化的硬件友好方法。通过保护更“重要”的权重不进行量化，从而在不进行训练的情况下提高准确率。

我们的方法基于这样一个观察：权重并非同等重要，仅保护1%的显著权重可以大大减少量化误差。然后，我们建议通过观察激活而不是权重来搜索保护显著权重的最佳通道缩放。AWQ不依赖于任何反向传播或重构，因此可以很好地保留LLMs在不同领域和模态中的泛化能力，而不会过度拟合校准集。AWQ在各种语言建模和特定领域基准上优于现有工作。由于更好的泛化能力，它在面向指令调整的LMs上实现了出色的量化性能，并且首次在多模态LMs上取得了成功，论文地址。

AutoAWQ 是一个易于使用的 4 比特量化模型包。 与 FP16 相比，AutoAWQ 将模型速度提高了 3 倍，并将对内存需求降低了 3 倍。 AutoAWQ 实现激活感知权重量化 (AWQ) 算法来量化 LLM。 AutoAWQ 是在 MIT 的 LLM-AWQ 基础上创建和改进的。

6、GPT-Q：GPT模型的训练后量化

GPTQ 是一种针对4位量化的训练后量化 (PTQ) 方法，主要关注GPU推理和性能。

该方法的思想是通过将所有权重压缩到4位量化中，通过最小化与该权重的均方误差来实现。在推理过程中，它将动态地将权重解量化为float16，以提高性能，同时保持内存较低。具体操作包括以下几个步骤：

缩放：将输入张量x除以缩放因子scale。这一步是为了将x的值范围调整到预期的量化范围。

四舍五入：将缩放后的结果四舍五入到最近的整数。这一步是为了将x的值离散化，即将其转换为整数。

限制范围：使用torch.clamp函数将四舍五入后的结果限制在0和maxq之间。这一步是为了确保量化后的值不会超出预期的量化范围。反缩放：将量化后的张量减去零点zero，然后乘以缩放因子scale。这一步是为了将量化后的值恢复到原始的值范围。

7、GGUF | GGML

GGUF是GGML的新版本。尽管 GPTQ 在压缩方面表现出色，但如果你没有运行它所需的硬件，它对 GPU 的依赖性可能会成为一个缺点。

GGUF是一种量化方法，是LLM库的C++复制品，支持多种LLM，如LLaMA系列和Falcon等。它允许用户在 CPU 上运行 LLM，同时将其部分层次转移到 GPU 上以加速运行。尽管使用 CPU 通常比使用 GPU 进行推理要慢，但对于在 CPU 或 Apple 设备上运行模型的人来说，这是一种非常好的格式。特别是我们看到出现了更小、更强大的模型，如 Mistral 7B，GGUF 格式可能会成为一种常见的格式它提供了从2到8位精度的不同级别的量化。我们可以获取原始的LLaMA模型，将其转换为GGUF格式，最后将GGUF格式量化为较低的精度。

8、PTQ 训练后量化(Post-Training Quantization)

PTQ是一种常用于深度学习领域的量化技术。它的基本原理是在模型训练后，通过对模型进行量化，将模型的浮点数权重和激活转换为较低精度的表示，从而减小模型大小和计算复杂度，同时保持模型的精度损失较小。PTQ方法分为两类：只量化模型权重的方法和同时量化权重和激活的方法，像后面要说的AQLM就是第一类方法

9、 QAT 训练感知的量化

QAT 的基本思想是根据该层权重的精度将输入量化为较低的精度。QAT 还负责在下一层需要时将权重和输入相乘的输出转换回较高的精度。这个将输入量化为较低精度，然后将权重和输入的输出转换回较高精度的过程也称为“伪量化节点插入”。这种量化被称为伪量化，因为它既进行了量化，又进行了反量化，转换成了基本操作。

10、AQLM (Additive Quantization LM)

增量语言模型量化（AQLM）于2024年2月发布，已经集成到了HuggingFace中。现有的仅权重量化算法在技术上可以将模型权重量化到2位范围。然而，它们未能有效地保持模型的准确性。AQLM是一种新的仅权重后训练量化（PTQ）算法，为2比特/每参数范围设定了新的技术水平。与现有方法相比，它还提供了更小的基准改进，适用于3位和4位范围。具体来说，AQLM优于流行的算法如GPTQ，以及更近期但较不知名的方法如SpQR和QuIP#。

总结

• base 模型是通用基础模型，适合进一步微调以适应特定任务。
• chat 模型专为对话系统设计，擅长生成自然语言对话。
• instruct 模型专为执行具体指令设计，擅长理解和执行用户提供的任务。
• 4bit 模型通过低精度量化技术减小了内存占用和计算复杂度，适合资源受限环境。