QLoRA 的双重量化：对量化常数再次量化以节省显存的实现 大家好，今天我们要深入探讨 QLoRA 中一项至关重要的技术：双重量化。这项技术通过对量化常数进行再次量化，能够显著降低模型在微调期间的显存占用，使得在资源有限的环境下进行大规模语言模型的微调成为可能。 1. 背景：QLoRA 和量化 QLoRA (Quantization-aware Low-Rank Adaptation) 是一种高效的参数高效微调方法，它通过以下关键技术来实现显存节省： 4-bit NormalFloat (NF4) 量化: 将预训练模型的权重从 FP16 或 FP32 量化为 4-bit NF4 格式。NF4 是一种针对正态分布数据优化的量化格式，可以更好地保留模型的性能。 LoRA (Low-Rank Adaptation): 只训练少量（通常是低秩）的适配器参数，并将这些参数添加到冻结的预训练模型中。这大大减少了需要更新的参数数量。 分页优化器: 使用 NVIDIA unified memory 将优化器状态分页到 CPU 内存，从而释放 GPU 显存。 双重量化: 对量化常数进行再次量化，进一步减 …
QLoRA技术细节：4-bit NormalFloat量化与双重量化（Double Quantization）的实现
QLoRA技术细节：4-bit NormalFloat量化与双重量化（Double Quantization）的实现 大家好，今天我们来深入探讨QLoRA的核心技术：4-bit NormalFloat (NF4) 量化和双重量化 (Double Quantization)。QLoRA通过这些技术，极大地降低了大型语言模型的显存占用，使得在消费级硬件上微调大型模型成为可能。我们将从理论基础入手，逐步剖析NF4量化的原理、双重量化的实现细节，并提供相应的代码示例，帮助大家理解和应用这些技术。 一、量化技术概述 量化是一种模型压缩技术，通过降低模型参数的精度来减少存储空间和计算复杂度。常见的量化方法包括： 线性量化 (Linear Quantization): 将浮点数映射到整数，并使用比例因子和零点进行转换。 对数量化 (Logarithmic Quantization): 将浮点数取对数后再进行线性量化，适用于数值范围跨度较大的情况。 非线性量化 (Non-linear Quantization): 使用非线性函数进行映射，例如 QLoRA 中使用的 NF4 量化。 量化的核心在于找到一 …
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