量化

機器學習和 AI 模型正在徹底改變資料管理。AI 模型能以驚人的速度處理大量資料，但需要大量資源和運算能力。 

量化是一項透過更有效率地處理資料來將運算資源需求降到最低的技術，可解決這項挑戰。

什麼是量化？

量化定義：在機器學習領域中，量化是降低模型參數精度以加速運算的過程。 

量化將高精度資料轉換為低精度資料，使其處理更簡單、更快速，從而提高模型的整體運算速度。 

降低參數的精確度也會降低準確度。因此，資料工程師必須平衡維持準確度，將不必要的精確度降至最低，以免增加運算開銷。 

量化常用於大型語言模型（LLM），以減少處理語言等廣泛複雜資料的模型資料處理需求。舉例來說，AI 聊天機器人需要大量的運算能力才能進行推論流程。使用量化功能可降低所需的運算能力。 

量化如何運作？ 

在神經網路中，高精度資料可能表示為 32 位元浮點值（FP32），而低精度資料可能是 8 位元整數（INT8）。FP32 代表數十億個潛在值，而 INT8 代表少於 300 個潛在值。此選項讓資料更容易處理，因此處理速度更快。 

量化使用特定演算法來準確降低資料精確度。可使用多種模型，但其中兩種常見模型是絕對最大量化和仿射量化。 

在絕對最大量化中，計算一開始先將張量的最大可能值除以資料範圍。張量是一種多維陣列，用於表示神經網路中的資料，可有效計算和操作大型資料集。 

在仿射量子化中，計算遵循特定的演算法，尋求建立離群值，然後可在資料的常規範圍內映射。 

這些模型以低精度格式計算資料的等效值，從而在高精度和低精度資料值之間進行精確轉換。 

量化的歷史是什麼？

AI 領域的量化與物理領域的起源不同。在物理學方面，量化是指從古典轉向量子力學，這是由 Max Planck、Albert Einstein 和 Niels Bohr 等先驅在 20 世紀初所開發的概念。

相較之下，AI 量化技術最近隨著 AI 技術的快速成長而出現。它已成為機器學習的核心面向，旨在加快運算速度並更快達成成果。 

量化的關鍵類型是什麼？

量化是最佳化 AI 模型以提高效率和效能的關鍵技術。量化有幾種關鍵類型，每種都有自己的優勢和缺點： 

• 訓練後量化（PTQ）會在模型訓練後進行。它將量化套用至現有資料模型，將資料轉換為較低精度值，而無需重新訓練模型。PTQ 是比其他量化方法更快的過程，但也可以在縮減現有模型時降低準確度。 
• 量化感知訓練（QAT）在對模型進行資料訓練時，會將量化的價值轉換納入考量。與訓練後量化相反，QAT 以量化的形式訓練模型最終資料。此方法可產生更高的輸出效能，因為模型已經過精確訓練。然而，這需要更多資源和時間。

• 動態量化會在量化過程中校準資料。剪切範圍是針對不同的啟動值動態計算，允許針對每個資料點量身訂製量化。 
• 靜態量化對所有輸入使用固定的剪切範圍，無論其個別啟動值為何。這種方法的靈活性較低，但在計算成本方面可以更有效率。 

如何使用量化？

許多大型語言模型使用量化功能，讓資料處理和輸出更有效率。其使 LLM 能夠以高精度處理類似的資料集，同時減少處理時間以確保快速輸出。 

行動應用程式可以使用量化技術來強化 AI 功能，而不會讓行動裝置承受過重的運算負擔。透過量化，許多行動應用程式可以有效率地執行即時 AI 程式，而不會消耗資源或出現延遲回應。 

同樣地，量化技術可以應用於自駕車，以最大限度地提高效率和效能，而無需依賴計算能力或冗長的反應時間。透過量化，自駕車內的 AI 模型可以即時收集和回應新資料。