2月10日,腾讯混元宣布正式推出一款面向消费级硬件场景的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,等效参数量仅有0.3B,内存占用仅600MB。
据介绍,通过对此前混元的小尺寸语言模型——HY-1.8B-Instruct进行 2 比特量化感知训练(QAT)产出,这一模型对比原始精度模型等效参数量降低了6倍,并且在沿用原模型全思考能力同时,在真实端侧设备上对比原始精度模型生成速度提升2—3倍,可大幅提升使用体验。此次腾讯混元推出HY-1.8B-2Bit模型,可以在边缘设备上无压力部署。这也是首个在实现2bit产业级量化的端侧模型实践。
随着大语言模型普及,如何将模型在比如手机、耳机或者智能家居设备应用,成为业界难题,尤其不少应用对模型的离线部署、私密性等都有更高的需求,这就需要更多能够在端侧运行的又小又强的模型。
腾讯混元表示,端侧部署的展开,本质上是一条在“小而精,快而准”的艰难探索之路,我们既需要模型足够聪明,能应对千变万化的真实需求,又必须将它约束在极其有限的硬件资源内部署并快速推理,这就好像在给模型进行“减脂增肌,减重提质”。
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