Omnidirektional kalibrierte Quantisierung für große Sprachmodelle

Alapfogalmak

OmniQuant ist eine neuartige Quantisierungstechnik, die eine hervorragende Leistung in verschiedenen Quantisierungsszenarien, insbesondere in Niedrigbit-Einstellungen, erreicht, während sie die Zeit- und Dateneffizienz von PTQ beibehält.

Kivonat

Der Artikel stellt OmniQuant, eine neue Quantisierungstechnik für große Sprachmodelle (LLM), vor. OmniQuant besteht aus zwei innovativen Komponenten: Learnable Weight Clipping (LWC) und Learnable Equivalent Transformation (LET).

LWC moduliert die Extremwerte der Gewichte, indem es den Clipping-Schwellenwert optimiert. LET befasst sich mit Aktivierungsausreißern, indem es die Herausforderung der Quantisierung von Aktivierungen auf Gewichte verlagert.

OmniQuant verwendet ein blockweises Quantisierungsfehlerminimierungsframework, um die Quantisierungsparameter effizient zu optimieren. Es kann sowohl gewichtsbasierte als auch gewichts-aktivierungs-basierte Quantisierung unterstützen.

Umfangreiche Experimente zeigen, dass OmniQuant die Leistung früherer Methoden in verschiedenen Quantisierungskonfigurationen wie W4A4, W6A6, W4A16, W3A16 und W2A16 übertrifft. Darüber hinaus erweist sich OmniQuant als effektiv bei instruktionsabgestimmten Modellen und liefert bemerkenswerte Verbesserungen bei Inferenzgeschwindigkeit und Speicherreduzierung auf realen Geräten.

Statisztikák

Die GPT-3-Modelle benötigen 350 GB Arbeitsspeicher, um ihre Parameter im FP16-Format zu laden, was mindestens fünf A100-80G-GPUs für die Inferenz erfordert.
OmniQuant kann alle Modelle der LLaMA-2-Familie (7B-70B) auf einer einzigen A100-40G-GPU unter Verwendung von nur 128 Trainingsstichproben quantifizieren. Die Trainingszeit liegt zwischen 1 und 16 Stunden.

Idézetek

"Quantisierung hat sich als vielversprechend erwiesen, um den Rechenaufwand und den Speicherverbrauch in LLMs zu reduzieren."
"Bestehende Quantisierungsmethoden zeigen oft eine erhebliche Leistungseinbuße, wenn sie mit Niedrigbit-Quantisierung konfrontiert werden."

Főbb Kivonatok

OmniQuant

by Wenqi Shao,M... : arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.13137.pdf

Mélyebb kérdések

Wie könnte OmniQuant für andere Anwendungen als Sprachmodelle angepasst werden, um die Leistung bei Niedrigbit-Quantisierung zu verbessern?

OmniQuant könnte für andere Anwendungen als Sprachmodelle angepasst werden, indem es auf verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken angewendet wird, die ähnliche Anforderungen an die Quantisierung haben. Zum Beispiel könnten Bilderkennungsmodelle oder Modelle für Zeitreihenanalysen von Finanzdaten von OmniQuant profitieren. Durch die Anpassung der Learnable Weight Clipping (LWC) und Learnable Equivalent Transformation (LET) Komponenten von OmniQuant an die spezifischen Merkmale dieser Modelle könnte die Leistung bei der Niedrigbit-Quantisierung verbessert werden. Darüber hinaus könnte die Block-weise Quantisierungsfehlerminimierung von OmniQuant auf verschiedene Schichten und Architekturen von neuronalen Netzwerken angewendet werden, um eine effiziente Optimierung der Quantisierungsparameter zu ermöglichen.

Welche Nachteile oder Einschränkungen könnten bei der Verwendung von OmniQuant auftreten, insbesondere im Vergleich zu Quantisierungs-bewussten Trainingsmethoden?

Obwohl OmniQuant effektiv die Leistung bei der Niedrigbit-Quantisierung verbessert, könnten einige Nachteile oder Einschränkungen im Vergleich zu Quantisierungs-bewussten Trainingsmethoden bestehen. Einer der Hauptnachteile von OmniQuant ist, dass es möglicherweise nicht so präzise oder spezifisch auf die Quantisierung eingestellt ist wie Quantisierungs-bewusste Trainingsmethoden. Diese Trainingsmethoden berücksichtigen die Quantisierung bereits während des Trainings, was zu einer besseren Anpassung des Modells an die Quantisierung führen kann. Darüber hinaus könnte OmniQuant bei komplexen Modellen oder Anwendungen, die spezifische Anforderungen an die Quantisierung haben, möglicherweise nicht so flexibel oder anpassungsfähig sein wie Quantisierungs-bewusste Trainingsmethoden.

Wie könnte OmniQuant mit anderen Techniken zur Modellkomprimierung, wie z.B. Gewichtsschneiden oder Destillation, kombiniert werden, um die Leistung und Effizienz von LLMs weiter zu verbessern?

OmniQuant könnte mit anderen Techniken zur Modellkomprimierung kombiniert werden, um die Leistung und Effizienz von LLMs weiter zu verbessern. Zum Beispiel könnte OmniQuant mit Gewichtsschneiden kombiniert werden, um die Anzahl der Parameter im Modell zu reduzieren und die Effizienz der Quantisierung zu verbessern. Durch die Kombination von OmniQuant mit Destillationstechniken könnte die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessert werden, indem das Modell auf eine kleinere Version destilliert wird, die dann mit OmniQuant quantisiert wird. Diese Kombination von Techniken könnte dazu beitragen, die Leistung und Effizienz von LLMs weiter zu steigern und gleichzeitig die Modellgröße zu reduzieren.