"大语言模型的低比特计算 戴金权.pdf"
这篇文档主要探讨了大语言模型在低比特计算领域的应用和优化策略，由英特尔院士、大数据技术全球CTO戴金权撰写。大语言模型，如基于Transformer解码器架构的自回归模型，其在预测下一个词汇时面临着内存带宽、计算效率、显存容量以及分布式计算互联等多方面的挑战。
Transformer解码器架构在训练和推理阶段有不同的工作方式。训练阶段主要关注模型参数的更新，而推理阶段则需要逐个预测序列中的下一个token。在推理过程中，大语言模型对内存带宽和计算资源的需求很高，这成为了性能提升的主要瓶颈。
为了克服这些瓶颈，文章提出了大语言模型的低比特计算方法，包括模型量化和压缩、使用不同数据类型（如INTx, FPx, NFx）、实现低比特算子以减少计算复杂度，以及优化显存使用量。这些策略旨在减小模型的存储需求和提高计算效率。此外，微调技术如QLoRA、QA-LORA等也被用于在低比特环境下保持模型性能。
文中提到了BigDL-LLM，这是一个基于英特尔XPU平台的开源大模型加速库，支持标准PyTorch模型和API。BigDL-LLM的亮点在于其简单易用性，仅需几行代码就能加速现有应用，并兼容多种英特尔硬件，如Core、Xeon、Arc、Flex和Max系列。该库还包含了模型压缩工具和低比特优化技术，如FP4、INT4、NF4、FP8、INT8等，以及针对低比特微调的算法。BigDL-LLM不仅支持HuggingFace、LangChain、FastChat、vLLM等PyTorch生态，还展示了在Intel笔记本上运行大型语言模型（如chatglm2-6B和starcoder-15.5B）的能力，即使在有限的硬件资源下也能实现高效运行。
通过BigDL-LLM，开发者能够在Intel平台上快速构建和优化大语言模型应用，有效地解决了内存和计算资源限制问题，推动了大模型在实际场景中的广泛应用和性能提升。
