Ein backpropagationsfreier Algorithmus für Post-Training-Quantisierung

Core Concepts

COMQ ist ein innovativer Post-Training-Quantisierungsalgorithmus, der sequenziell die schichtweisen Rekonstruktionsfehler koordinatenweise minimiert. Er behandelt die Skalierungsfaktoren und Bitcodes als Variablen und aktualisiert diese in einer sorgfältig entworfenen gierigen Reihenfolge, um die Genauigkeit deutlich zu verbessern.

Abstract

Der Artikel stellt COMQ, einen neuartigen koordinatenweisen Minimierungsalgorithmus für die Post-Training-Quantisierung (PTQ) von konvolutionalen neuronalen Netzen und Transformatoren, vor. COMQ löst die Minimierung des schichtweisen quadratischen Rekonstruktionsfehlers, indem es alle Quantisierungsparameter innerhalb derselben Schicht, einschließlich Gewichte und Gleitkomma-Skalierungsfaktoren, als Variablen in der Fehlerfunktion behandelt.
Ein wichtiges Merkmal von COMQ ist seine Effizienz in jeder Iteration, die nur Skalarprodukte und Rundungsoperationen beinhaltet. Diese Einfachheit unterscheidet COMQ von bestehenden PTQ-Ansätzen und macht es zu einer kostengünstigen Alternative. Bemerkenswert ist, dass der Algorithmus keine Hyperparameter-Abstimmung erfordert, um Spitzenleistungen in Bildklassifizierungsaufgaben zu erzielen.
Die Experimente zeigen, dass COMQ bestehende Methoden übertrifft, insbesondere im Bereich der extrem niedrigen Bitbreite, und hervorragende einheitliche PTQ-Ergebnisse für Vision Transformer auf ImageNet erzielt. Dies unterstreicht die Effektivität von COMQ bei der Erzielung optimaler Quantisierungsergebnisse mit minimalem Rechenaufwand und trägt somit zur Weiterentwicklung von PTQ-Techniken für DNNs bei.

Stats

Die maximale Infinity-Norm der Gewichte über alle Spalten der Gewichtsmatrix W beträgt 1/2^(b-1), wobei b die Anzahl der Bits ist.
Der quadratische Fehler zwischen den Ausgängen des vortrainierten und des quantisierten Modells wird durch ∥XWq - XW∥^2 minimiert.

Quotes

"COMQ ist einfach zu verwenden und erfordert keine Hyperparameter-Abstimmung. Es beinhaltet stattdessen nur Skalarprodukte und Rundungsoperationen."
"COMQ erreicht bemerkenswerte Ergebnisse bei der Quantisierung von 4-Bit-Vision-Transformern, mit einem vernachlässigbaren Verlust von weniger als 1% in der Top-1-Genauigkeit."

Key Insights Distilled From

COMQ

by Aozhong Zhan... at arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.07134.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte COMQ für die Quantisierung von Aktivierungen erweitert werden, um eine vollständige Quantisierung zu erreichen?

Um eine vollständige Quantisierung zu erreichen, könnte COMQ für die Quantisierung von Aktivierungen erweitert werden, indem die gleiche Methode, die für die Gewichtsquantisierung verwendet wird, auf die Aktivierungen angewendet wird. Dies würde bedeuten, dass die Aktivierungen ebenfalls in niedrig dimensionale Darstellungen umgewandelt werden, um die Genauigkeit zu erhalten. Durch die Anwendung des gleichen koordinatenweisen Minimierungsansatzes auf die Aktivierungen könnte COMQ die Aktivierungen auf die gewünschte Bitbreite quantisieren, wodurch eine vollständige Quantisierung erreicht wird.

Wie könnte COMQ mit anderen Optimierungsansätzen wie Bit-Split-Optimierung kombiniert werden, um die Genauigkeit weiter zu verbessern?

COMQ könnte mit der Bit-Split-Optimierung kombiniert werden, um die Genauigkeit weiter zu verbessern, indem die Vorteile beider Ansätze genutzt werden. Die Bit-Split-Optimierung zielt darauf ab, die Genauigkeit zu verbessern, indem sie die Bitcodes der Gewichte aufteilt und optimiert. Durch die Kombination mit COMQ könnte die Bit-Split-Optimierung auf die durch COMQ quantisierten Gewichte angewendet werden, um eine feinere Optimierung der Bitcodes zu erreichen. Auf diese Weise könnten beide Ansätze synergistisch zusammenarbeiten, um die Genauigkeit der Quantisierung weiter zu steigern.

Wie könnte COMQ auf andere Anwendungen wie Sprachmodelle oder multimodale Modelle übertragen werden?

COMQ könnte auf andere Anwendungen wie Sprachmodelle oder multimodale Modelle übertragen werden, indem es an die spezifischen Anforderungen und Strukturen dieser Modelle angepasst wird. Für Sprachmodelle könnte COMQ beispielsweise so modifiziert werden, dass es die spezifischen Merkmale von Sprachdaten berücksichtigt und die Quantisierung entsprechend anpasst. Für multimodale Modelle, die sowohl Bild- als auch Textdaten verarbeiten, könnte COMQ so erweitert werden, dass es die verschiedenen Modalitäten effektiv quantisiert und die Genauigkeit über alle Modalitäten hinweg optimiert. Durch eine gezielte Anpassung und Erweiterung könnte COMQ erfolgreich auf verschiedene Anwendungen außerhalb von Bildverarbeitungsmodellen angewendet werden.