transformer量化

回答: Transformer量化是指对Transformer模型进行量化操作，即将模型中的参数和激活值从浮点数转换为定点数或者低精度浮点数，以减少模型的计算量和存储空间，并提高模型在边缘设备上的部署效率。在量化过程中，可以使用不同的量化方法，如对称量化和非对称量化，以及不同的量化位数，如8位整数量化或4位浮点量化。量化后的模型可以在嵌入式设备上更高效地运行，同时还可以减少模型的存储空间和传输带宽需求。[1]对于Transformer模型的量化，可以使用一些工具和框架，如TurboTransformers，它是一个专为Transformer定制化的工具，可以对整个Encoder或Decoder等部分进行优化，消除算子与算子之间的延迟，从而提高模型的部署效率。[1]此外，还可以参考一些文章和教程，如《记录使用Swin Transformer主干网络去实现分类，并转化NCNN、TNN、MNN模型以及部署》中介绍了一种将Swin Transformer模型转化为NCNN、TNN、MNN模型的方法，适用于手机等ARM端设备的部署。[3]总之，Transformer模型的量化是一种优化模型的方法，可以提高模型的计算效率和部署效果。