Hugging FaceがLLM.int8による8ビット量子化をtransformersへ統合
要点：Hugging Faceはbitsandbytesと連携し、8ビット行列演算をtransformersおよびaccelerateライブラリに統合しました。これにより、BLOOM-176Bのような大規模モデルの推論時におけるメモリ消費量を性能低下なしで半減させることが可能です。
日本の事業者にとって、なぜ重要？
大規模言語モデルを限られた計算リソースで運用するための重要な技術であり、コスト削減と効率化を目指す事業者にとって注目すべき最適化手法です。
元記事
A Gentle Introduction to 8-bit Matrix Multiplication for transformers at scale using transformers, accelerate and bitsandbytes
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