QLoRA – Lượng Tử Hóa Kép (Double Quantization) Và NF4
QLoRA đề xuất hai kỹ thuật tiết kiệm bộ nhớ:
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: post-training-quantization-int8, lora-low-rank-adaptation.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
QLoRA đề xuất hai kỹ thuật tiết kiệm bộ nhớ:
1. NF4 (NormalFloat4)
4-bit data type được thiết kế cho trọng số phân phối chuẩn. NF4 có 16 mức lượng tử hóa tối ưu cho phân phối chuẩn chuẩn N(0,1).
Các mức NF4 (qi cho i=0..15) là các quantile của phân phối chuẩn N(0,1): qi = Phi-1(i + 0.516) cho i = 0..15 Chuẩn hóa về [-1, 1].
2. Double Quantization
Lượng tử hóa cả quantization constants (scales) ở bước 2.
Yêu cầu
def compute_nf4_levels(num_levels: int = 16) -> np.ndarray:
# Returns sorted NF4 quantization levels in [-1, 1]
pass
def nf4_quantize(x: np.ndarray, nf4_levels: np.ndarray) -> np.ndarray:
# Round each value in x to nearest NF4 level (after scaling to [-1, 1])
passInput
- Hàm
compute_nf4_levels(num_levels): Các tham số đầu vào chứa dữ liệu Tensor/mảng NumPy hoặc giá trị siêu tham số tương ứng. - Hàm
nf4_quantize(x,nf4_levels): Các tham số đầu vào chứa dữ liệu Tensor/mảng NumPy hoặc giá trị siêu tham số tương ứng.
Output
- Hàm
compute_nf4_levels: Trả về kết quả kiểunp.ndarraytheo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định. - Hàm
nf4_quantize: Trả về kết quả kiểunp.ndarraytheo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định.
Ràng buộc
- Thời gian chạy tối đa: 5000ms.
- Giới hạn bộ nhớ: 512MB.
- Dữ liệu đầu vào hợp lệ theo đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.
Ví dụ 1
Input
levels = compute_nf4_levels(16)Output
[-1. , -0.7076, -0.5422, -0.4168, -0.3109, -0.2159, -0.1273, -0.0421,
0.0421, 0.1273, 0.2159, 0.3109, 0.4168, 0.5422, 0.7076, 1. ]Giải thích
Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.
Ví dụ 2
Input
levels = compute_nf4_levels(16)Output
[-1. , -0.7076, -0.5422, -0.4168, -0.3109, -0.2159, -0.1273, -0.0421,
0.0421, 0.1273, 0.2159, 0.3109, 0.4168, 0.5422, 0.7076, 1. ]Giải thích
Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.
