BitDistiller开源项目 – 提升大模型推理效率的量化框架

BitDistiller 是一个基于自我蒸馏的量化感知训练框架，旨在通过低比特量化提升大语言模型的推理效率，同时保持模型性能。它采用定制的非对称量化技术、Clipping 技术以及置信度感知的 Kullback-Leibler 散度（CAKLD）目标，显著优化了模型在低比特量化下的表现，尤其在3比特和2比特量化配置下超越了现有的后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）方法。此外，BitDistiller 在复杂代码生成任务中展现了显著优势，并支持资源受限设备上的高效部署，减少训练数据和资源需求。

BitDistiller的特点:

1. 采用定制的非对称量化技术，提升量化效果
2. 使用 Clipping 技术自动截取正负数的离群值，优化模型表现
3. 提出置信度感知的 Kullback-Leibler 散度（CAKLD）目标，通过自我蒸馏实现更快的收敛和更优的模型性能
4. 在3比特和2比特量化配置下，显著超越现有的后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）方法
5. 在复杂代码生成任务中展现显著优势
6. 支持资源受限设备上的高效部署，减少训练数据和资源需求

BitDistiller的功能:

1. 用于低比特量化大语言模型，提升推理效率
2. 在通用语言理解和复杂推理任务中应用
3. 在代码生成任务中优化模型性能
4. 与 BitBLAS 和 T-MAC 系统结合，提供端到端的推理支持

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