ai-124Đọc toàn bộ đề miễn phí

QLoRA – Lượng Tử Hóa Kép (Double Quantization) Và NF4

QLoRA đề xuất hai kỹ thuật tiết kiệm bộ nhớ:

AINâng cao55 phút

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

qloraquantizationloranf4model-compression

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])
    pass

Input

  • 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 kiểu np.ndarray theo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định.
  • Hàm nf4_quantize: Trả về kết quả kiểu np.ndarray theo 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.

3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.

Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.