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文章/答案/技术大牛
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你以为它是表达量芯片的原始信号值矩阵吗？

文章的最后看到了老师的期望，就决定从原始数据开始分析。 那我们就开始吧 2- 找原始数据 在补充材料里面看到的了GSE编号 GSE134129，虽然老师在知乎上也说了.....下载原始数据 3- 获取总表达矩阵 这次的初始文件是txt格式的，之前是RCC格式的（这可能就是问题所在？？？？）...不，应该说是有明显差异 从需要复现的图中来看，Cdh5的LogFC值应该在3-4左右，但我的差异结果却只有1多一点。同时这个Ccr7也有点奇怪。 8- 额，原来作者没有做差异分析.....于是再次仔细看了看文章的分析，然后发现图的纵坐标标注是倍数的变化... 原来作者没有差异分析，只是将各组表达量进行了简单的相除.... 是我从来没有听说过的操作了......回到文章细看~ 作者在文章的补充材料中只提供了表达量和P值，没有logFC的相关信息，一共750个基因 再细看文章， 发现数据被标准化了，也没有详说用的是哪种标准化方式。

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    PiSSA ：将模型原始权重进行奇异值分解的一种新的微调方法

    我们开始看4月的新论文了，这是来自北京大学人工智能研究所、北京大学智能科学与技术学院的研究人员发布的Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation...PiSSA和LoRA一样，都是基于这样的前提：对模型参数的改变会形成一个低秩矩阵。 这种方法通过将模型中的矩阵表示为两个可训练矩阵的乘积，辅以一个用于错误校正的残差矩阵，优化了紧凑的参数空间。...利用奇异值分解（SVD），PiSSA初始化主奇异值和奇异向量以训练这两个矩阵，同时在微调过程中保持残差矩阵静态。 PiSSA与LoRA的架构相一致，继承了诸如可训练参数减少、轻松部署等好处。...在LLaMA 2-7B、Mistral-7B-v0.1和Gemma-7B模型的多个任务的比较实验中，PiSSA凭借卓越的表现脱颖而出。以主奇异值和向量初始化的微调适配器产生了更好的结果。...论文中将奇异值分解应用于预训练模型的权重矩阵，以提取主要成分。然后使用这些成分来初始化一个名为PiSSA的适配器。微调PiSSA在开始阶段可以密切复制完整模型微调的效果，同时保持良好的参数效率。

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    关于深度学习量化的操作

    1.1 非对称量化（uint8 0-256） 非对称量化需要一个偏移量Z来完成零点的映射，即量化前的零点和量化后的零点不一致。...，将FP32中的最大绝对值映射到8比特的最大值，最大绝对值的负值（注意此值不是fp32的最小值，是最大绝对值的相反数，故对称）映射到8比特的最小值。...对称量化在量化前和量化后的零点保持一致，即零点对应，因此无需像非对称量化那样引入一个偏移量Z。...优点是其量化后的数据是饱和的，即量化前的最小值对应量化范围的最小值，量化后的最大值对应量化范围的最大值。...下图为魔改版本激活值饱和量化（右图），选择合适的阈值T。以及原始版本权值非饱和量化（左图）

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    深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法

    训练后量化比较容易理解，即将训练后的模型中的权重从float32量化到int8，并以int8的形式保存，但在实际推理时，还需要反量化为浮点数类型进行计算。...而训练中量化意思是在训练的过程中引入伪量化操作，即在前向传播的时候，采用量化后的权重和激活值，但在反向传播的时候仍然对float类型的权重进行梯度下降，前向推理时全部使用int8的方式进行计算。...方法 这篇论文提出了一种将float32量化为int8的方法，并给出了一个训练和推理框架，推理框架使得模型可以在能执行整型运算的计算设备上高效运行，训练框架和推理框架相辅相成，可以显著降低量化过程中的精度损失...3.1 量化推理 3.1.1 量化方案 首先，定义代表量化后的值，代表原始的float32值，这篇论文抛弃了之前使用查表的方式将浮点数映射为整数的方法，而是直接引入了一个映射关系来表示，如公式(1)所示...9、将int32类型结果 限幅到[0, 255], 再强制转换到 uint8类型。 10、之后再反量化到浮点数，更新统计输出值分布信息max和min。 11、再量化回uint8。

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    大模型应用：通俗理解大模型量化：从概念到实践的原理流程完整拆解.38

    QAT的核心思想是在前向传播时模拟量化过程，将权重和激活值量化为低精度再反量化为浮点数，而反向传播时则使用直通估计器绕过量化操作的不可微问题。...步骤 4：推理时的 “量化 - 反量化”量化后的模型运行时，会多两步操作：1. 前向推理前：把输入数据量化成低精度；2. 计算过程中：所有运算都用低精度整数进行，速度飞快；3....输出结果前：用缩放因子把低精度结果 “反量化” 成近似的全精度值，再输出给用户。整个过程对用户是透明的，我们可以看到的还是正常的模型输出，但背后的计算已经 “轻量化” 了。...技术特点：模拟量化机制：QAT在前向传播中插入"伪量化"操作，将浮点数模拟量化为整数再反量化回浮点数，保持计算图的连续性；反向传播时使用直通估计器绕过量化操作的非可微性。...： 16 字节 量化后INT8张量： tensor([ 20, -73, 127, -2], dtype=torch.int8) 量化后张量占用内存： 4 字节 反量化后的近似FP32张量

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    文心一言 VS chatgpt （21）-- h264编码一帧数据的流程是怎样的？

    帧内预测使用已经编码的相邻块来预测当前块的值。 2.帧间预测：对当前块进行帧间预测。帧间预测使用已经编码的前一帧或后一帧的块来预测当前块的值。 3.变换和量化：对预测后的块进行变换和量化。...变换将低频信息转化到左上角，高频信息转化到右下角。量化则将变换后的系数转化为较小的值，从而减小数据量。 4.熵编码：对量化后的系数进行熵编码。...图片 华为盘古： H264编码是一种常用的视频编码标准，它的流程如下: 1.视频数据预处理:将原始数据转换为适合编码的数据格式，例如MP4或H.264编码格式。...，进行运动预测和补偿，以获取运动信息；undefined 对运动信息进行量化，以减少数据量；undefined 对量化后的数据进行熵编码，以增加压缩比。...7.重构：解码器在接收到压缩比特流后，会进行解码、反量化、反变换、运动补偿等操作，以还原出原始视频帧。 需要注意的是，上述步骤并不是严格按照顺序执行的。

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    显卡突围 “量化魔法”，由数值精度到量化策略介绍

    对于训练后的模型，由于显卡类型和支持位宽等因素的限制，需要将模型原始权重转化为更合适部署的数值精度，比如由FP8到INT8的转化，可以适配更多的GPU显卡，进而解锁显卡限制。...• 动态反量化：（临时生成BF16权重，计算后释放）。 • 计算矩阵乘： （BF16输出，存储到内存供下一层使用)。 • 无持久化存储：反量化后的 和中间结果不保留。...（使用AWQ和GPTQ的联合量化，将deepseek-R1的FP8权重转化为INT8类型。）...具体过程： • FP8 → BF16反量化：将FP8权重反量化为BF16，中间高精度过渡。...4.2，使用AWQ和GPTQ混合量化策略 AWQ预处理（显著权重保护） • 激活分析：通过前向推理采样输入数据，分析激活值的分布特性，识别对输出影响显著的权重通道 （如高频激活路径对应的权重） • 动态缩放

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    深入了解NNIE量化技术

    模型量化将模型的参数离散化，原本32bit的浮点数被映射到8bit的整数上，模型的大小压缩4倍左右；将计算层的输入进行离散化，原本32bit浮点数的乘加操作变为8bit的整数乘加操作，减少了模型推理的计算量...以均匀量化为例，量化过程要确认两个参数：缩放系数 和零点 ，通过这两个参数将浮点数转换为整数： 最后将超过INT8表示范围的值进行截断： 反量化的操作如下： 原始数值在量化和反量化的过程中有一定的数值偏差...训练感知量化根据是否有样本数据和是否进行重新训练可分为动态离线量化、静态离线量化和量化感知训练。 动态离线训练无样本数据，对模型的参数在推理前预先进行量化，而模型层的激活值在预测的时候再决定量化。...静态离线训练在预测前使用量化校准集进行模型激活值分布的统计，确定激活层的量化参数、能够较方便地进行操作，量化的效果较好，加速效果能够得到保证。...quant_dequant_weight：使用量化反量化后的权重。 unquant_weight：使用原始的权重。

    3.7K30

    【AI系统】感知量化训练 QAT

    最终损失 loss 值因此包含了预期内的量化误差，使得将模型量化为 INT8 不会显著影响精度。...正向传播 在正向传播中，FakeQuant 节点将输入数据量化为低精度（如 INT8），进行计算后再反量化为浮点数。这样，模型在训练期间就能体验到量化引入的误差，从而进行相应的调整。...)-z)+z) 原始权重为 W，伪量化之后得到浮点值 Q(W)，同理得到激活的伪量化值 Q(X)。...在这个过程中，转换器会将原始模型中的 FakeQuant 算子分解成 Q 和 DQ 两个算子，分别对应量化和反量化操作，包含了该层或者该激活值的量化 scale 和 zero-point。...下面是经过 TensorRT 优化最终得到的量化推理计算图： 权重是 INT8 精度，FP32 的输入经过 Q 节点也被量化为 INT8，随后进行 INT8 计算，QConv 算子融合了反量化操作，最终输出的是

    1.4K10

    大模型应用：量化校准：全局分组 Min-Max、GPTQ、AWQ 算法最优匹配.54

    而量化，正是把庞然大物塞进普通硬件的核心技术，通过前几期文章我们详细的讲解了采用量化将 32 位浮点数（FP32）转换为 4 位整数（INT4）的过程，可以使显存占用可降低 75%，推理速度提升 4 倍以上...以 INT4 量化为例，仅能使用 0~15 共 16 个离散值承载原始 FP32 的海量信息，若缺乏合理校准，极端值会“绑架”全局量化范围，导致主体权重被过度压缩，模型效果断崖式下降。...正是为解决这一问题而生的精度调节机制，量化校准起到至关重要的作用，它通过优化映射规则，让低精度权重尽可能贴合原始值，平衡“压缩效率”与“精度保留”，是让量化从理论变为实际的关键一步，更是 INT4 等低比特量化落地的核心前提...它需要分析权重的实际分布范围，确定：缩放因子（scale）：将浮点范围映射到整数范围的比例零点（zero point）：处理不对称分布时的偏移量 好的校准策略能让量化后的整数尽可能准确还原原始数值...分组 Min-Max：对均衡后权重分组量化，步骤同分组 Min-Max；3. 反均衡：将反量化后的均衡权重除以 α，还原为原始范围；4.

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    【AI系统】训练后量化与部署

    不同的精度下的动态量化对模型的影响： 权重量化成 INT16 类型，模型精度不受影响，模型大小为原始的 1/2； 权重量化成 INT8 类型，模型精度会受到影响，模型大小为原始的 1/4。...动态离线量化将模型中特定算子的权重从 FP32 类型量化成 INT8 等类型，该方式的量化有两种预测方式： 反量化推理方式，即是首先将 INT8/FP16 类型的权重反量化成 FP32 类型，然后再使用...静态离线量化的步骤如下： 加载预训练的 FP32 模型，配置用于校准的数据加载器； 读取小批量样本数据，执行模型的前向推理，保存更新待量化算子的量化 scale 等信息； 将 FP32 模型转成 INT8...数据量化涉及 Quantize，Dequantize 和 Requantize 等 3 种操作： 量化过程 量化 将 FP32 数据量化为 INT8。...INT8 相乘、加之后的结果用 INT32 格式存储，如果下一个算子需要 FP32 格式数据作为输入，则通过 Dequantize 反量化操作将 INT32 数据反量化为 FP32。

    1.1K10

    TensorFlow下构建高性能神经网络模型的最佳实践

    剪枝（Prunes the network） 剪枝就是将网络转化为稀疏网络，即大部分权值都为0，只保留一些重要的连接。如图1所示。...右侧是量化后的Relu操作，先根据输入的浮点数计算最大值和最小值，然后进入量化（Quantize）操作将输入数据转换成8位。...一般来讲，在进入量化的Relu（QuantizedRelu）处理后，为了保证输出层的输入数据的准确性，还需要进行反量化（Dequantize）的操作，将权重再转回32位精度，来保证预测的准确性。...也就是整个模型的前向传播采用8位段数运行，在最后一层之前加上一个反量化层，把8位转回32位作为输出层的输入。...因此，在输出层之前做一次反量化操作就可以了。 图8 量化操作和反量化操作相互抵消 量化数据的表示 将浮点数转换为8位的表示实际上是一个压缩问题。

    1.4K20

    一文带你了解当前主流PEFT技术

    我们首先看看 QLoRA 产生的背景。量化是将输入从一个包含更多信息的表示转换为信息量较少的表示的过程。这通常意味着将数据类型从高位转换为低位。例如，将32位浮点数转换为8位整数。...例如，将32位浮点张量量化到具有范围[-127, 127]的Int8张量的过程可以用以下公式表示： 其中c是量化常数或量化比例。...反量化是逆过程： 如果输入张量中出现大幅度值（即异常值），则某些量化桶——特定的位组合——使用得不好，少数或没有数字被量化到这些桶中。...量化常数的量化：首次量化使用的量化常数本身再次被量化。例如，可以将32位的量化常数进一步量化为8位浮点数（FP8）。 这种方法允许模型在不显著影响性能的情况下，显著减少内存占用。...doubleDequant() 表示双重反量化操作，用于将量化后的权重 和相对的量化常数 反量化回浮点精度的张量。 和 是传统连续型的矩阵因数，用于微调过程。

    2.7K00

    最高加速9倍！字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎

    可以看到使用梯度通信量化的分布式训练速度相比原始的 LightSeq fp16 有大幅度提升。...最后多机训练的瓶颈主要在梯度的通信，将梯度量化为 int8 精度可以大大加快分布式训练的速度。 量化原理 为了弥补量化带来的精度损失，通常需要用量化感知训练来模拟量化过程。...此外第二层 FFN 的 GEMM 采用的是 int32 的输出，因为它的 GEMM 输入是 ReLU 激活函数的输出结果，只包含正数，非对称，因此如果采用 int8 输出的 GEMM，将无法反量化为正确的浮点数结果...最后需要对 decoder 端的 cache 进行量化。因为在推理时，decoder 端的 cache 需要频繁进行读写，因此将 cache 量化为 int8 可以大大加快解码的速度。...量化策略 将一个浮点数矩阵量化为 int8 整数矩阵有很多方法，LightSeq 采用的是对称量化，即将正负数范围对称的浮点数区间等比例地映射到整数区间 [-127, 127] 上。

    1.4K10

    最高加速9倍！字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎

    可以看到使用梯度通信量化的分布式训练速度相比原始的 LightSeq fp16 有大幅度提升。...最后多机训练的瓶颈主要在梯度的通信，将梯度量化为 int8 精度可以大大加快分布式训练的速度。 量化原理 为了弥补量化带来的精度损失，通常需要用量化感知训练来模拟量化过程。...此外第二层 FFN 的 GEMM 采用的是 int32 的输出，因为它的 GEMM 输入是 ReLU 激活函数的输出结果，只包含正数，非对称，因此如果采用 int8 输出的 GEMM，将无法反量化为正确的浮点数结果...最后需要对 decoder 端的 cache 进行量化。因为在推理时，decoder 端的 cache 需要频繁进行读写，因此将 cache 量化为 int8 可以大大加快解码的速度。...量化策略 将一个浮点数矩阵量化为 int8 整数矩阵有很多方法，LightSeq 采用的是对称量化，即将正负数范围对称的浮点数区间等比例地映射到整数区间 [-127, 127] 上。

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    多GPU通信效率提升4倍，RLHF生成提升2.25倍！DeepSpeed ZeRO++重磅升级

    与原始ZeRO相比，将ZeRO++与DeepSpeed-Chat集成后，可以将RLHF训练的生成速度提高2倍，强化学习训练阶段提高1.3倍。...ZeRO (qwZ)的量化权重通信 为了减少全收集（all-gather）过程中的参数通信量，研究人员选择采用权值量化，在通信之前将每个模型参数从FP16（两个字节）压缩到INT8（一个字节）数据类型，...并在通信之后反量化权值。...用于ZeRO（qgZ）的量化梯度通信 使用reduce-scatter来降低梯度的通信成本更具挑战性，因为直接应用量化来减少通信量是不可行的，即使将基于块的权重量化为低精度，梯度降低也会累积并放大量化误差...为了解决这个问题，可以在通信之前只量化梯度，但在任何reduce操作之前将梯度反量化到全精度。

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    LLM 大模型学习必知必会系列(六)：量化技术解析、QLoRA技术、量化库介绍使用（AutoGPTQ、AutoAWQ）

    在后续计算或反量化为浮点型时存在无法完全还原的情况，这就是精度损失。 按照量化发生的步骤区分，可以划分为PTQ（训练后量化，或离线量化）和QAT（训练感知型量化，或在线量化）。...按照量化最大值的阈值区分，可以分为饱和量化和不饱和量化两种。不饱和量化按照浮点数最大值和量化后最大值的比例计算量化因子，由于原始weight的非均匀性会导致某些整形数值范围存在权重空缺。...： 按照整数位数，定义最大值和最小值 按照浮点数和整数的范围比例，对浮点数进行缩放 在forward时，将hidden_states按1-2步骤进行缩放，或者将weights反量化为浮点数进行计算 1.1.2...对离群值以低精度浮点型进行矩阵乘法，对非离群值以int8进行矩阵乘法 对非离群值的结果反量化，将两部分加起来得到最终结果 离群值/非离群值量化 在实际实验中，BnB算法发现以6为尺度分割出离群值是最佳的...AWQ是一种对模型权重进行低比特量化的方法，使用该方法可以将模型权重(Weight)量化为4bit，并在计算激活值(Activation)时反量化为FP16，即W4A16。

    4.8K00

    旷视等提出GIF2Video：首个深度学习GIF质量提升方法

    为此，本文提出 2 项全新的技术以提升反量化网络的性能： 首先，本文把反量化视为一个优化问题，并借鉴 Lucas-Kanade 迭代思想，提出一种可迭代用于颜色反量化的新型网络架构——组合性颜色反量化网络...方法 本文方法将 GIF 动图（由一序列 GIF 帧组成）转化为视频，质量比原始 GIF 高出一大截，它主要分为两步：颜色反量化和插帧（frame interpolation）。...分别指代 GIF 帧和原始的输入帧，C 是量化使用的调色板。C 由 ? 的颜色聚类产生，也可以根据 G 唯一地确定下来。 因此，颜色反量化的目标是在给定 G 的情况下恢复原始图像，即。...本文提出的方法将量化函数 f_C 本身嵌入到组合性网络中，从而为反量化函数的学习和推理提供了有价值的信息和指引。...结论 本文提出了 GIF2Video，首个基于深度学习提升自然场景下 GIF 成像质量的方法，其主要任务有两个：颜色反量化和帧插值。

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