量化研究的論文有哪些（量化研究論文的主要內(nèi)容）
本文目錄一覽：
- 1、大模型量化感知訓(xùn)練開山之作:LLM-QAT
- 2、請問可行性研究報告包括哪些內(nèi)容呢？
- 3、論文筆記--如何利用乘積量化進(jìn)行高效的文檔檢索
- 4、發(fā)C刊常用的量化研究方法
- 5、按照學(xué)術(shù)論文的研究方法,學(xué)術(shù)論文分類有哪幾種?
大模型量化感知訓(xùn)練開山之作:LLM-QAT
1、該論文將 QAT 應(yīng)用于 LLM，產(chǎn)生了第一個精確的 4 比特量化 LLM。同時，證實了在量化權(quán)重和激活時同時量化 KV 緩存對于緩解長序列生成的吞吐量瓶頸至關(guān)重要。通過新穎的數(shù)據(jù)無關(guān)蒸餾方法實現(xiàn)，這使得 QAT 對于大型預(yù)訓(xùn)練生成模型非常實用。
2、QAT量化感知訓(xùn)練是一種訓(xùn)練過程中引入量化感知優(yōu)化的策略，旨在通過基于loss優(yōu)化的全局最優(yōu)過程，降低量化精度損失，以在推理階段保持接近原始模型的精度。其基本原理是在fp32模型訓(xùn)練中預(yù)先引入量化操作導(dǎo)致的權(quán)重與激活的誤差，并通過調(diào)整學(xué)習(xí)率、縮放因子和零點值來最小化任務(wù)loss。
3、LLM-QAT<；/： 數(shù)據(jù)-free量化感知訓(xùn)練，針對4比特量化LLM，優(yōu)化吞吐量和序列依賴。PEQA<；/： 通過雙階段量化策略，降低內(nèi)存需求，提升推理速度。QLORA<；/： 創(chuàng)新的NF4和雙重量化等技術(shù)，針對LLaMA-65B的微調(diào)，保持模型效果。
4、大型語言模型（LLM）從7B、14B、34B到幾百B規(guī)模，顯存壓力巨大。通過量化技術(shù)，將模型浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為定點數(shù)運(yùn)行，以減少計算量與顯存占用，同時保持推理效果。量化技術(shù)分為PTQ（訓(xùn)練后量化）與QAT（訓(xùn)練感知量化），分別在離線或在線階段進(jìn)行。PTQ分為數(shù)據(jù)無關(guān)與數(shù)據(jù)校準(zhǔn)兩種，QAT在訓(xùn)練時模擬量化過程。
5、量化感知訓(xùn)練（Quantization-aware Training， QAT）是一種技術(shù)，它在模型訓(xùn)練階段模擬量化過程，以提升模型在低精度推理時的性能穩(wěn)定性。相比后訓(xùn)練量化，QAT允許模型在訓(xùn)練時考慮量化引入的誤差，確保部署時的低精度推理依然能保持較高性能。在QAT過程中，通過在模型中插入假量化節(jié)點來模擬量化和反量化。
6、通過`QuantizeConfig`類為不同層配置量化策略，可以靈活地在訓(xùn)練過程中控制哪些層需要進(jìn)行量化處理。實驗結(jié)果表明，量化感知訓(xùn)練顯著提高了模型的推理速度和參數(shù)壓縮比，尤其是在目標(biāo)檢測和圖像分類等任務(wù)上。例如，在CIFAR100數(shù)據(jù)集上，QAT后的模型精度高于PTQ量化模型，Top1準(zhǔn)確性損失小于0.02%。
請問可行性研究報告包括哪些內(nèi)容呢？
1、項目概況。企業(yè)基本情況。產(chǎn)品需求分析和改造的必要性。改造的主要內(nèi)容和目標(biāo)。項目總投資、資金來源和資金構(gòu)成。人員培訓(xùn)及技術(shù)來源。項目實施進(jìn)度計劃。項目經(jīng)濟(jì)效益和社會效益分析。
2、可行性研究報告的內(nèi)容主要包括以下幾個部分： 總論 闡述項目建設(shè)的必要性和依據(jù)，明確項目的目標(biāo)和意義。 需求預(yù)測與建設(shè)規(guī)模 分析市場的需求，確定項目規(guī)模，以滿足市場和企業(yè)自身發(fā)展需求。 資源、原材料、燃料及公用設(shè)施情況 詳細(xì)描述項目的資源需求、原材料供應(yīng)、能源使用以及相關(guān)配套設(shè)施的狀況。
3、可行性研究報告內(nèi)容廣泛，涵蓋了市場分析、資源評估、項目設(shè)計、環(huán)境影響、企業(yè)組織、資金籌措、經(jīng)濟(jì)評價等多個方面。市場分析部分深入探討了產(chǎn)品在國內(nèi)和國際市場的需求情況，預(yù)測銷售價格，分析市場占有率，并評估市場風(fēng)險。資源評估則細(xì)致研究了資源的可利用量及其品質(zhì)和開發(fā)利用價值。
論文筆記--如何利用乘積量化進(jìn)行高效的文檔檢索
1、總的來說，該研究提出了一種新穎的文檔檢索模型，通過BERT嵌入的精細(xì)處理和乘積量化，實現(xiàn)了高效且語義豐富的文檔匹配。
2、值得注意的是，乘積量化不是針對每個分區(qū)單獨執(zhí)行，而是同時對所有分區(qū)的殘差向量進(jìn)行操作。這樣可以減少內(nèi)存消耗，并且通過將來自不同分區(qū)的向量進(jìn)行聚類，可以降低表示所需的空間，同時提高搜索精度。推理階段，對于給定的查詢，我們首先找到與之最近的Voronoi分區(qū)質(zhì)心，然后計算查詢在每個分區(qū)對應(yīng)的殘差向量。
3、具體步驟包括：一，將向量分為m組，每組d維；二，對每組進(jìn)行聚類，得到m組，每組k個d維聚類中心；三，對每個向量，找到最近的聚類中心并記錄索引；四，生成所有組的索引。查找時，新來的query向量同樣進(jìn)行拆分和與聚類中心的距離計算，然后利用庫向量的索引來定位，計算各組距離總和。
發(fā)C刊常用的量化研究方法
1、發(fā)C刊常用的量化研究方法主要包括以下幾類： 系統(tǒng)工程類方法 德爾菲法：一種通過專家調(diào)查進(jìn)行預(yù)測的方法，可用于系統(tǒng)評價。 模糊綜合評價：基于模糊數(shù)學(xué)的一種評價方法，能處理評價中的模糊性和不確定性。 DEMATEL：決策試驗與評價實驗室方法，用于分析系統(tǒng)中各元素間的關(guān)系。
2、系統(tǒng)工程類這類方法將現(xiàn)代系統(tǒng)工程中的分析模型應(yīng)用于圖情領(lǐng)域，包括系統(tǒng)評價如德爾菲法、模糊綜合評價等，以及系統(tǒng)模型如DEMATEL、解釋結(jié)構(gòu)模型（ISM）等。例如，文獻(xiàn)中提到基于耦合協(xié)調(diào)模型的圖書館服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系構(gòu)建，以及移動閱讀服務(wù)質(zhì)量測評，都運(yùn)用了這些方法。
3、因此，本研究將重點結(jié)合語篇銜接連貫理論分析《高老頭》漢譯本的銜接連貫特征，同時從詞匯與標(biāo)點符號使用的角度，通過定量分析加文本細(xì)讀的方式探討漢譯本對于原文本情感傳達(dá)的效果，以期為譯者翻譯風(fēng)格的語篇層面研究，尤其是為譯者情感“指紋”研究探索新的路徑。
4、爭議背后，C刊評定標(biāo)準(zhǔn)存在弊端，量化因素如引用率、影響因子容易被人為操縱，忽視學(xué)科間的差異。高校學(xué)報和綜合性社會科學(xué)刊物在引用率上存在復(fù)雜情況。學(xué)科差異客觀存在，學(xué)術(shù)評價體系對人文科學(xué)的不公平性也受到質(zhì)疑。近年來，C刊“內(nèi)卷”趨勢顯著，發(fā)文章難度增大。
按照學(xué)術(shù)論文的研究方法,學(xué)術(shù)論文分類有哪幾種?
1、按照研究內(nèi)容的不同，學(xué)術(shù)論文可以分為： 理論性論文：旨在發(fā)展或完善理論框架，對現(xiàn)有知識進(jìn)行批判性分析，并提出新的理論觀點或概念。 實證性論文：基于實證數(shù)據(jù)，對理論進(jìn)行檢驗或?qū)嶋H問題進(jìn)行深入分析，以揭示特定現(xiàn)象的規(guī)律性。
2、學(xué)術(shù)論文可以分為定性研究論文、定量研究論文和混合研究論文等。按照研究內(nèi)容的不同，學(xué)術(shù)論文可以分為以下幾類：理論性論文：以闡述某一學(xué)科理論、方法、原理為主要目的，具有一定的抽象性和普遍性。實證性論文：以實驗、調(diào)查、數(shù)據(jù)等為主要研究手段，探究某一具體問題或現(xiàn)象的規(guī)律、特點和趨勢。
3、按研究的學(xué)科，可將學(xué)術(shù)論文分為自然科學(xué)論文和社會科學(xué)論文。每類又可按各自的門類分下去。如社會科學(xué)論文，又可細(xì)分為文學(xué)、歷史、哲學(xué)、教育、政治等學(xué)科論文。按研究的內(nèi)容，可將學(xué)術(shù)論文分為理論研究論文和應(yīng)用研究論文。