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您所在的位置: 需求库 技术需求 ⼤模型量化感知训练研究

⼤模型量化感知训练研究

发布时间: 2023-10-02
来源: 科技服务团
截止日期:2023-10-07

价格 双方协商

地区： 北京市 市辖区 海淀区

需求方： 北京***公司

行业领域

电子信息技术

需求背景

模型量化作为⼀种模型压缩技术，可以减少模型⼤⼩并加速推理，但常常以牺牲模型性能为代价。量化感知训练提出了在模型训练后，再进⾏有限token的训练，使得量化后的模型能够接近原始模型的性能。

需解决的主要技术难题

1.⾃适应量化策略：研究如何基于模型的特性和任务需求，⾃动选择最适合的量化策略。 2. 多阶段微调：考虑在不同训练阶段引⼊不同的量化和微调策略，使模型在整个训练周期中都保持较⾼的性能。 3.领域适应性量化感知训练：对于特定领域的⼤模型，探索更有针对性的量化和微调策略。

期望实现的主要技术目标

1.研究⼤模型在不同量化策略下的性能表现，并确定最优的量化策略。 2.优化量化感知训练过程，使其更加稳健和⾼效。 3.分析量化感知训练在各种⼤模型上的通⽤性及特定领域中的适⽤性。

需求解析

解析单位：“科创中国”工业互联网产业科技服务团（中国计算机学会） 解析时间：2023-10-12

杨平乐

上海理工大学

副教授，智能控制与数据处理研究所副所长

综合评价

这些技术需求对于提高深度学习模型的性能、效率和可扩展性具有重要意义。 1. 研究大模型在不同量化策略下的性能表现并确定最优的量化策略：这个需求的研究重点在于评估不同量化策略对大模型性能的影响，从而找到一种最优的策略来提高模型的精度、稳定性和效率。这个问题的研究具有广泛的应用前景，尤其是在模型压缩、加速和部署方面具有很高的价值。 2. 优化量化感知训练过程并使其更加稳健高效：这个需求的研究重点在于解决量化感知训练过程中存在的稳定性和效率问题，从而提高训练速度和模型的性能。通过分析影响训练稳定性和效率的因素，可以针对性地提出优化算法和策略，提高训练过程的鲁棒性和效率。这种优化方法可以广泛地应用于各种深度学习模型，尤其是对于大模型的训练具有重要的实际应用价值。 3. 分析量化感知训练在各种大模型上的通用性及特定领域中的适用性：这个需求的研究重点在于分析不同大模型和特定领域对量化感知训练方法的适用性，从而更好地推广和应用这种优化方法。通过对不同大模型和特定领域的实验和分析，可以得出更加客观和准确的结论，并且可以为不同场景下的模型优化提供更加定制化的解决方案。
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处理进度

  1. 提交需求
    2023-10-02 22:24:46
  2. 确认需求
    2023-10-07 17:56:30
  3. 需求服务
    2023-10-07 17:56:30
  4. 需求签约
  5. 需求完成
服务方

“科创中国”工业互联网产业科技服务团