核心概念
LLMC는 다양한 양자화 알고리즘, 모델 및 하드웨어를 통합하여 LLM 압축을 위한 사용자 친화적이고 플러그 앤 플레이 방식의 툴킷을 제공하며, 이를 통해 사용자는 요구 사항에 가장 적합한 옵션을 자유롭게 선택할 수 있습니다.
摘要
LLMC: 다능한 압축 툴킷을 사용한 대규모 언어 모델 양자화 벤치마킹
본 연구 논문에서는 대규모 언어 모델 (LLM)의 압축을 위한 사용자 친화적이고 다능한 툴킷인 LLMC를 소개합니다. LLMC는 다양한 양자화 알고리즘, 모델 및 하드웨어를 통합하여 사용자가 요구 사항에 가장 적합한 옵션을 자유롭게 선택할 수 있도록 합니다.
LLMC는 세 가지 주요 측면, 즉 보정 데이터, 알고리즘, 양자화 데이터 형식을 고려하여 LLM 양자화를 모듈식으로 공정하게 벤치마킹합니다. 첫째, 더 높은 모델 성능을 위해 보정 데이터의 영향을 체계적으로 탐구합니다. 둘째, 변환, 클리핑, 재구성이라는 세 가지 주요 알고리즘 전략의 효과와 근본적인 메커니즘을 조사합니다. 마지막으로 정확도를 더욱 향상시키기 위해 정수 및 부동 소수점 양자화 간에 유형을 선택하는 방법을 살펴봅니다.