Effiziente Quantisierung großer Sprachmodelle durch Cross-Block-Rekonstruktion

Konsep Inti

Die vorgeschlagene CBQ-Methode führt eine kreuzblockbasierte Rekonstruktion durch, um die Quantisierungsparameter von Gewichten und Aktivierungen gemeinsam zu optimieren. Dadurch werden Fehlerakkumulationen über das gesamte Modell hinweg reduziert und eine effiziente Quantisierung großer Sprachmodelle ermöglicht.

Abstrak

Die Studie präsentiert CBQ, eine umfassende Post-Training-Quantisierungsmethode für große Sprachmodelle (LLMs). CBQ führt eine kreuzblockbasierte Rekonstruktion durch, um die Quantisierungsparameter von Gewichten und Aktivierungen gemeinsam zu optimieren. Dadurch werden Fehlerakkumulationen über das gesamte Modell hinweg reduziert.

Darüber hinaus beinhaltet CBQ folgende Innovationen:

• Eine Coarse-to-Fine-Vorverarbeitung zur Unterdrückung von Ausreißern in Gewichten und Aktivierungen, um die Rekonstruktionsschwierigkeiten zu verringern.
• Eine LoRA-Rundungstechnik, die adaptive Rundungswerte für quantisierte Gewichte erlernt, um Quantisierungsfehler zu reduzieren.

Die umfangreichen Experimente zeigen, dass CBQ in Ultra-Low-Bit-Einstellungen wie W4A4, W4A8 und W2A16 hervorragende Leistung erzielt und die bestehenden State-of-the-Art-Methoden über verschiedene LLMs und Datensätze hinweg übertrifft.

Statistik

Die maximalen Werte der Gewichtstensoren können durch die Vorverarbeitung deutlich reduziert werden.
Die Aktivierungswerte in bestimmten Kanälen weisen starke Ausreißer auf, die durch Skalierung normalisiert werden können.

Kutipan

"CBQ führt eine kreuzblockbasierte Rekonstruktion durch, um die Quantisierungsparameter von Gewichten und Aktivierungen gemeinsam zu optimieren."
"CBQ beinhaltet eine Coarse-to-Fine-Vorverarbeitung zur Unterdrückung von Ausreißern in Gewichten und Aktivierungen."
"CBQ führt eine LoRA-Rundungstechnik ein, um adaptive Rundungswerte für quantisierte Gewichte zu erlernen."

Wawasan Utama Disaring Dari

CBQ

by Xin Ding,Xia... pada arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.07950.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

Wie könnte CBQ für andere Arten von Modellen wie Computer-Vision-Modelle oder multimodale Modelle angepasst werden

CBQ könnte für andere Arten von Modellen wie Computer-Vision-Modelle oder multimodale Modelle angepasst werden, indem die spezifischen Merkmale und Anforderungen dieser Modelle berücksichtigt werden. Für Computer-Vision-Modelle könnte CBQ beispielsweise auf die Struktur von Convolutional Neural Networks (CNNs) zugeschnitten werden, um die Gewichts- und Aktivierungsquantisierung entsprechend anzupassen. Dies könnte die Effizienz der Modellkompression für Computer-Vision-Anwendungen verbessern. Für multimodale Modelle, die verschiedene Datentypen wie Text, Bild und Audio verarbeiten, könnte CBQ eine adaptive Quantisierungstechnik einführen, die die spezifischen Anforderungen jedes Modalitätsbereichs berücksichtigt und eine optimale Kompression ermöglicht.

Welche zusätzlichen Techniken könnten in CBQ integriert werden, um die Quantisierungsgenauigkeit bei extremen Kompressionsraten weiter zu verbessern

Um die Quantisierungsgenauigkeit bei extremen Kompressionsraten weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Techniken in CBQ integriert werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung von dynamischen Quantisierungsschemata, die es dem Modell ermöglichen, sich an die Datenverteilung anzupassen und die Quantisierungsgenauigkeit zu optimieren. Darüber hinaus könnten fortschrittliche Rundungstechniken wie probabilistische Rundungsalgorithmen oder adaptive Rundungsmethoden eingeführt werden, um die Rundungsfehler zu minimieren. Die Integration von differenzierbaren Quantisierungstechniken könnte auch die Genauigkeit bei extremen Kompressionsraten verbessern, indem sie eine bessere Optimierung der Quantisierungsparameter ermöglichen.

Inwiefern könnte CBQ mit anderen Modellkompressionsverfahren wie Pruning oder Wissenstransfer kombiniert werden, um die Effizienz und Leistung von LLMs weiter zu steigern

CBQ könnte mit anderen Modellkompressionsverfahren wie Pruning oder Wissenstransfer kombiniert werden, um die Effizienz und Leistung von LLMs weiter zu steigern. Durch die Kombination von CBQ mit Pruning-Techniken könnte die Modellgröße weiter reduziert werden, indem unwichtige Gewichte entfernt werden, während CBQ die Genauigkeit der verbleibenden Gewichte bei der Quantisierung verbessert. Der Einsatz von Wissenstransfer könnte es ermöglichen, die quantisierten Modelle mit dem Wissen aus vollständig trainierten Modellen zu initialisieren, was zu einer besseren Generalisierung und Leistung führen könnte. Diese Kombination von Techniken könnte eine umfassende Modellkompression ermöglichen, die sowohl die Effizienz als auch die Leistung von LLMs optimiert.