W4A16量化内核开发：在推理端保持激活值高精度以对抗异常值的算子实现 大家好，今天我们来探讨一个重要的量化话题：W4A16量化内核开发中，如何在推理端保持激活值高精度以对抗异常值的算子实现。 1. 量化背景及挑战 量化是一种降低模型计算和存储成本的有效技术。它通过将模型中的权重和激活值从高精度（例如 FP32）转换为低精度（例如 INT8）来减少内存占用和计算复杂度。然而，量化也会带来精度损失，尤其是在存在异常值（Outliers）的情况下。 1.1 异常值的定义与影响 异常值是指在数据集中远离其他数据点的极端值。在神经网络中，异常值可能出现在权重或激活值中。激活值中的异常值通常是由于网络结构、训练数据或训练过程中的不稳定因素引起的。 异常值的存在会严重影响量化精度。例如，如果激活值中存在一个很大的异常值，而我们使用线性量化，那么为了包含这个异常值，量化范围会被拉大，导致其他正常激活值被量化到非常小的整数范围内，从而损失精度。 1.2 W4A16量化方案 W4A16量化方案指的是权重（Weights）使用 4-bit 量化，激活值（Activations）使用 16-bit 量化。这 …
如何在模型训练平台中构建异构向量检索算子提升 RAG 性能表现
模型训练平台中构建异构向量检索算子提升 RAG 性能表现 大家好，今天我们来深入探讨如何在一个模型训练平台上构建异构向量检索算子，以显著提升检索增强生成（RAG）系统的性能表现。RAG系统通过检索外部知识库来增强生成模型的回答能力，而向量检索是RAG的核心组件。传统的向量检索方法通常只使用单一类型的向量，但现实世界的数据往往包含多种模态和语义信息，单一向量表示可能无法完整捕捉这些信息。因此，构建异构向量检索算子，能够有效利用多模态数据，从而提升RAG系统的检索精度和最终的生成质量。 1. RAG 系统与向量检索基础 首先，我们简单回顾一下RAG系统的基本原理和向量检索的作用。RAG系统主要包含两个阶段：检索阶段和生成阶段。 检索阶段： 接收用户Query，利用向量检索技术从外部知识库中找到与Query最相关的文档或段落。 生成阶段： 将检索到的文档或段落与Query拼接，作为生成模型的输入，生成最终的回答。 向量检索的核心在于将文本、图像、音频等数据编码成向量表示，然后使用相似度计算方法（如余弦相似度、点积等）找到与Query向量最相似的向量。传统的向量检索通常使用单一类型的向量，例如 …