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每日一博 | Transformers 中原生支持的量化方案概述

本文旨在对 transformers 支持的各种量化方案及其优缺点作一个清晰的概述,以助于读者进行方案选择。 目前,量化模型有两个主要的用途: 在较小的设备上进行大模型推理 对量化模型进行适配器微调 到目前为止,transformers 已经集成并原生支持了bitsandbytes和auto-gptq这两个量化库。请注意,🤗 optimum 还支持更多的量化方案,但本文不会涉及这一块内容。 要详细了解每种方案的更多信息,可查看下文列出的相关资源,或者阅读相应的transformers文档。 另请注意,下文内容仅适用于PyTorch模型,Tensorflow和Flax/JAX模型不在讨论范围之内。 目录 资源 bitsandbytes 与 auto-gptq 之比较 深入研究速度基准 总结与最后的话 致谢 资源 GPTQ 博文– 概述什么是 GPTQ 量化方法以及如何使用它。 bistandbytes 4 比特量化博文- 本文介绍了 4 比特量化和 QLoRa,QLoRa 是一种高效的微调方法。 bistandbytes 8 比特量化博文- 本文解释了如何与 bitsandbytes ...

中国科学院软件所在分组加密算法差分密码分析方面取得进展

中国科学院软件研究所可信智能系统研究团队在分组加密算法的差分密码分析方面取得进展。该工作设计了一个面向分组加密算法的领域编程语言 EasyBC,在此基础上提出了通用、可扩展的差分密码分析方法,研制了全自动分析工具平台EasyBC (如图1)。 该研究成果以_EasyBC: A Cryptography-Specific Language for Security Analysis of Block Ciphers against Differential Cryptanalysis_为题被编程语言国际顶级会议POPL 2024录用,通讯作者是软件所计算机科学国家重点实验室宋富研究员。 图1. EasyBC平台流程图 分组加密算法(block cipher)是将明文分成多个等长的模块(block),使用对称密钥对每组分别加密或解密,广泛应用于电子邮件加密、银行交易转帐等多个领域。作为极其重要的加密协议组成,主流分组加密算法有中国国家密码管理局颁布的SM1、SM4和SM7,美国政府核定的标准算法AES和3DES。而差分密码分析在评估分组加密算法的安全性方面发挥着核心作用,是分组加密算法标准...

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