OPPO发布推出Transformer-Lite，探讨如何在智能手机上高效部署大语言模型（LLM）。大语言模型是一种人工智能技术，广泛应用于智能助手、文本摘要、翻译和多模态任务等。然而，由于这些模型通常需要大量的计算能力和内存带宽，因此在移动设备上直接部署这些模型会面临一些挑战，比如速度慢和用户体验差。例如，想象一下你正在使用一个智能手机应用程序来与一个外国朋友进行对话。如果你的手机能够即时翻译对话内容，那么沟通就会变得容易得多。Transformer-Lite引擎使得这样的实时翻译成为可能，因为它能够在手机的GPU上高效地运行大型语言模型。
主要功能和特点：
- 动态形状模型推理的支持：论文提出了一种基于符号表达式的方法，支持动态形状模型的推理，这意味着模型能够适应不同大小的输入数据。
- 操作优化和执行优先级设置：通过优化操作和设置执行优先级，提高了推理速度，减少了手机的延迟。
- FP4量化方法：提出了一种名为M0E4的FP4量化方法，减少了量化后的权重在反量化过程中的开销，使得矩阵乘法等操作更加高效。
- 子张量技术：使用子张量技术避免了在LLM推理后对键值（KV）缓存进行复制的需求，从而提高了效率。
工作原理： Transformer-Lite引擎通过以下步骤工作：
- 使用符号表达式来表示和推断动态形状的张量，这样可以根据输入数据的大小动态调整内存分配。
- 通过操作融合和优先级设置，优化了模型中各个操作的执行顺序和方式，以减少计算时间。
- 应用M0E4 FP4量化方法，将模型的权重存储为4位浮点数，这样在执行矩阵乘法等操作时可以减少数据类型转换的开销。
- 利用子张量技术管理KV缓存，避免了在每次推理迭代后复制数据的需要。
具体应用场景：
- 智能助手：在智能手机上部署LLM可以提供更加流畅和响应迅速的智能助手体验。
- 实时翻译：在移动设备上使用LLM进行实时翻译，为用户提供即时的语言交流支持。
- 文本生成和摘要：用户可以通过移动设备快速生成文本内容或获取长篇文章的摘要。
- 多模态任务：结合图像和文本信息，LLM可以在移动设备上执行更复杂的多模态任务，如图像标注和描述。
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