Axuanz的学习日记

QLoRA

http://arxiv.org/abs/2305.14314 Quantization + LoRA，了解一下呢。 LoRA之前写过博客了，这里主要想说一些如何与量化结合起来，以及用到的一些新的tech 当然像分页优化这种就掠过了...需要用到Nvidia统一内存去做内存/GPU交换，cuda编程不会捏，感兴趣可以看论文附的链接https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/ 4-bit NormalFloat(NF4) 之前谈量化说到INT8/INT4，是把浮点数量化成定点数。量化操作一般是除去一个量化因子$s = \frac {2^{N-1}} {ABSMAX}$，这个其实潜在地假设了数据满足的是均匀分布，实际上LLM权重满足的是一个正态分布。那么NF4就把概率作为量化间隔，而不是把实际的数值差作为量化间隔。看以下这个图就明白了。p满足等差数列，而X明显不满足，越近0，X的分布越密集。图源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/654967425 这个时候把X归一化到到[-1,1]，得到

深度学习 · 03-21 · 342 人浏览

QLoRA

如何偷到闭源LLM的Hidden-Dimension

挺有意思的一篇论文 Stealing Part of a Production Language Model(arxiv2403.06634)，给出了一种通过black-box API查询来恢复LLM投影矩阵的方法。实际意义嘛...可以拿来蒸馏？但是成本还挺高的（同期工作 Logits of API-Protected LLMs Leak Proprietary Information arxiv/2403.09539 简单讲一下Algorithm 1(其他的看不懂这里假设攻击者的能力是可以拿到LLM的Logit-Vector API，也就意味着可以拿到每个token对应的logits，注意这里还没有过softmax，所以算法里没有考虑softmax的影响。这个假设其实很强，之后会慢慢放开到目前商用的API。假设LLM的hidden-dim是$h$，词表大小是$l$。那么我们可以假设一个$n$，也就是查询API的次数，我们希望它比$h$要大。每次查询，我们输入LLM随机的前缀作为Prompt，那么我们会拿到一个长为$l$的logit-vector。虽然论文里没讲，但这里

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如何偷到闭源LLM的Hidden-Dimension

看点量化 SmoothQuant/AWQ

为什么开始看量化了，我也不知道量化原理我们一般谈LLM的精度，会涉及到FP32，FP16，BF16，INT8，INT4等字样。这些字段确定了LLM中一个参数所占的内存空间（如FP32指4字节浮点数，FP16和BF16指2字节浮点数，其中BF具有更多的指数位，INT8/4分别占8/4个比特）。其中INT8/4就涉及了模型量化，一个浮点数如何量化成一个定点数，这是量化干的最基本的事儿。最直观的想法就是一组浮点数除去他们的ABS MAX，这些参数就落在了[-1,1]之间，然后根据量化位数N的不同乘以对应的步长$2^{N-1}$，接下来得到的数就是量化结果啦。但上面这个问题在于浮点数的分布不均时，量化空间会有所浪费，所以实际应用时会进行一定的截断。量化结束后，这组浮点数(weight/activation)就以定点数的形式存了下来。那么如何利用量化后的权重/激活呢？我们知道量化的时候一个浮点数先除了一个ABS MAX，再乘了一个$2^{N-1}$，那么$2^{N-1}/MAX$就是一个$\Delta$，我们实际做运算的时候额外把这个数除一下就可以了，比如$WX = \frac {

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看点量化 SmoothQuant/AWQ

Axuanz 01-26

6.824 Lab1 done!

Axuanz 01-23

写bug之前得先学会debug(悲) Debugging by Pretty Printing

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