Quantizationgiáo trình tự học
Phòng thí nghiệm5 công cụ

Phòng thí nghiệm

Năm công cụ chạy hoàn toàn trong trình duyệt, cài đặt đúng theo công thức của giáo trình. Đổi tham số rồi quan sát là cách nhanh nhất để thấy vì sao mỗi lựa chọn lại quan trọng.

1 · Máy lượng tử affine

Nhập dải và độ rộng bit, xem ngay SS, ZZ và toàn bộ hàm bậc thang. Đây chính là ví dụ tính tay ở Mục 3.3 và hình dạng ở Hình 4, nhưng đổi được tham số.

Phép làm tròn dùng quy tắc nửa về số chẵn giống NumPy.

Bước nhảy S–
Zero-point Z–
Miền số nguyên–
q của x–
x̂ khôi phục–
Sai số x̂ − x–

Trên: hàm fake quantization x↦x^x \mapsto \hat{x}. Dưới: sai số x^−x\hat{x} - x. Vùng tô đỏ là vùng bị cắt.

2 · Đánh đổi giữa làm tròn và cắt

Thu hẹp dải làm bước nhảy mịn hơn nhưng cắt nhiều hơn, nên tổng MSE có một cực tiểu. Mô phỏng lại Mục 4.3 và Hình 7 ngay trên trình duyệt.

50 000 mẫu, hạt giống cố định. Con số sẽ gần nhưng không trùng khít Hình 7 (dùng 10610^6 mẫu).

MSE ở ngưỡng đang chọn–
MSE nhỏ nhất–tại c*
MSE nếu dùng min–max–
Ngưỡng tối ưu c*–
max |x| của mẫu–
min–max tệ hơn bao nhiêu lần–

MSE theo ngưỡng cắt cc. Chấm là vị trí đang chọn, vạch đứt là c∗c^*, vạch chấm là max⁡∣x∣\max|x| (tức dải min–max).

3 · Soi bit một số dấu phẩy động

Tách ba trường dấu – exponent – mantissa và xem giá trị thực sự được lưu. Công cụ cho Mục 2.2, Mục 2.3 và Bài 2.

Giá trị lưu được–
Sai số tuyệt đối–
Sai số tương đối–
Số mũ thật e–
Khoảng cách lưới tại đây–
ε máy của định dạng–

4 · Requantization bằng dấu chấm tĩnh

Nhân với hệ số thực M=SwSx/SyM = S_w S_x / S_y mà không dùng một phép toán số thực nào. Cài đặt đúng theo Mục 6.4.

Giá trị mặc định lấy đúng từ kết quả in ra ở Mục 6.5. Lưu ý các scale ở đó chỉ in 6 chữ số thập phân, nên MM dựng lại từ chúng lệch với con số 0,00202237400{,}0020223740 của sách ở vài chữ số cuối.

M = S_w·S_x / S_y–
M₀ dạng int32–
Tổng dịch phải–
Kết quả đường số nguyên–
Kết quả dùng số thực–
Chênh lệch–

5 · Tính dung lượng thật

Số bit thực tế mỗi trọng số (Mục 11.8) và dung lượng KV cache (Mục 11.7) — hai phép tính quyết định mô hình có vừa bộ nhớ hay không. Giá trị mặc định là đề Bài 9.

Trọng số

Bit thực tế / trọng số–
Dung lượng–

KV cache

Mỗi token, mỗi chuỗi–
Tổng KV cache–