Динамическое квантование больших языковых моделей (LLM) действительно может быть сложной задачей, особенно в контексте работы с форматами, такими как GGUF. Это требует тщательного подхода при настройке и изменении весов модели, чтобы не потерять качество их работы.
### Методы выполнения динамического квантования LLM
1. **Битовая нарезка (Bit-width reduction)**: Использование меньшего количества бит для представления весов модели, например, с 32 бит до 16 бит или 8 бит, может значительно сократить размер модели при минимальных потерях в качестве.
2. **Пост-тренировочное квантование (Post-training Quantization)**: Это процесс, в котором модель после ее обучения преобразуется в более компактный формат. Можно использовать методы коллективного квантования, сохраняющего активные выходные данные и масштабирование параметров.
3. **Квантование с учетом задач (Task-aware Quantization)**: Квантование может быть адаптировано в зависимости от конкретных задач и требований, что приводит к лучшим результатам.
4. **Динамическое квантование (Dynamic Quantization)**: Это позволяет изменять веса модели во время выполнения, а не только во время подготовки, что может быть полезно для адаптации модели под определенные условия.
### Преобразование в формат GGUF
Касательно преобразования LLM в формат GGUF с возможностью индивидуально изменять вес каждого тензора, этот процесс требует подхода, подобного следующему:
1. **Сохранение параметров модели в формате GGUF**: Вам нужно будет разработать или использовать инструменты, которые поддерживают экспорт модели в этот формат. Убедитесь, что структура модели и ее параметры позволяют модификацию тензоров.
2. **Изменение весов тензоров**: После того как вы сохранили модель в формате GGUF, необходимо создать API или интерфейс для изменения весов. Это можно сделать на уровне реализации, где настраивается конкретный слой.
3. **Реализация кастомного квантования**: В зависимости от используемой библиотеки вам нужно будет внедрить свои алгоритмы квантования для составных частей вашей модели (например, для каждого слоя индивидуально).
### Llama.cpp
На момент написания кода в Llama.cpp может не быть полного функционала для кастомного квантования каждого слоя. Однако вы можете рассмотреть возможность изменения исходного кода или создания обертки вокруг него для добавления необходимых функций.
### Заключение
Желательно тщательно протестировать модель после квантования и изменения весов, чтобы избежать сильного ухудшения качества. Тем не менее, такие подходы могут быть сложны, и может потребоваться значительное время и эксперименты для оптимизации. Ваша идея о кастомизации квантования для улучшения выхода модели очень интересна, и я бы рекомендовал начать с небольших экспериментов, поэтапно увеличивая сложность ваших проектов.