Effiziente und genaue Quantisierung mit geringer Bitbreite für große Sprachmodelle

Alapfogalmak

Eine adaptive Kanalzusammenstellung, die die Auswirkungen von Aktivierungsausreißern auf die Quantisierung reduziert, sowie eine effiziente gradientenbasierte Fehlerkorrektur, die die Leistung quantisierter großer Sprachmodelle erheblich verbessert.

Kivonat

Der Artikel stellt QLLM, eine genaue und effiziente Methode zur Post-Training-Quantisierung mit geringer Bitbreite für große Sprachmodelle (LLMs), vor.

Zunächst wird eine adaptive Kanalzusammenstellung eingeführt, um Aktivierungsausreißer zu unterdrücken. Dazu werden Kanäle mit großen Aktivierungswerten zunächst in mehrere Unterkanäle aufgeteilt, um die Werteverteilung auszugleichen. Anschließend werden ähnliche Kanäle wieder zusammengefasst, um die ursprüngliche Kanalanzahl beizubehalten. Eine adaptive Strategie bestimmt die optimale Anzahl der Unterkanäle für jede Schicht.

Darüber hinaus wird eine effiziente gradientenbasierte Fehlerkorrektur vorgeschlagen, die nur eine kleine Anzahl von niedrigrangigen Gewichten anpasst, während der vorkalibrierte quantisierte Hauptteil des Modells eingefroren bleibt. Dies reduziert den Trainingsaufwand und den Grafikspeicherbedarf erheblich.

Umfangreiche Experimente auf LLaMA-1 und LLaMA-2 zeigen, dass QLLM in der Lage ist, genau quantisierte Modelle effizient zu erstellen. Zum Beispiel kann QLLM das 4-Bit-LLaMA-2-70B-Modell in weniger als 10 Stunden auf einer einzelnen A100-80G-GPU quantisieren und übertrifft damit den vorherigen Stand der Technik um 7,89% bei der durchschnittlichen Genauigkeit über fünf Zero-Shot-Aufgaben.

Statisztikák

Die Aktivierungen in großen Sprachmodellen enthalten oft Ausreißerkanäle mit deutlich größeren Werten.
Für eine 4-Bit-Quantisierung des LLaMA-1-65B-Modells übertrifft QLLM den Durchschnittsgenauigkeit über fünf Zero-Shot-Aufgaben um 3,42% gegenüber dem vorherigen Stand der Technik.
QLLM kann das 4-Bit-LLaMA-1-7B-Modell in weniger als 10 Stunden auf einer einzelnen A100-80G-GPU quantisieren und übertrifft dabei den QAT-Ansatz LLM-QAT + SQ um 8,6% bei der durchschnittlichen Genauigkeit.

Idézetek

"Für LLMs, die Milliarden von Parametern enthalten, ist QAT aufgrund der prohibitiv hohen Trainingskosten unpraktisch, so dass PTQ verbreiteter wird."
"Bestehende Studien haben gezeigt, dass insbesondere Aktivierungsausreißer in bestimmten Kanälen die größte Herausforderung für die PTQ-Genauigkeit darstellen."

Főbb Kivonatok

QLLM

by Jing Liu,Rui... : arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.08041.pdf

Mélyebb kérdések

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