이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 양자화가 모델의 신뢰도와 보정에 미치는 영향을 조사했다. 주요 결과는 다음과 같다:
GPTQ를 통한 4비트 양자화는 LLM의 실제 레이블에 대한 신뢰도를 감소시켰으며, 이는 모델 간에 다양한 영향을 보였다.
모델 규모에 따라 양자화의 영향이 달라지는 것을 관찰했다.
양자화 손실은 원래 모델이 낮은 신뢰도를 보였던 샘플에서 더 크게 나타났다. 이는 양자화가 불확실한 예측에 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사한다.
이 연구 결과는 대규모 언어 모델의 압축 과정에서 신뢰도 보정이 중요하다는 점을 강조한다. 향후 연구에서는 양자화 과정에 신뢰도 보정 기법을 통합하는 것이 유용할 것으로 보인다.
Naar een andere taal
vanuit de broninhoud
arxiv.org
Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit
by Irina Prosku... om arxiv.org 05-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.00632.pdfDiepere vragen