Effiziente 4-Bit-Inferenz in rotierten großen Sprachmodellen ohne Ausreißer

核心概念

QuaRot ist ein neues Quantisierungsverfahren, das große Sprachmodelle einschließlich aller Gewichte, Aktivierungen und KV-Caches in 4 Bits quantisieren kann, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

摘要

QuaRot ist ein neues Quantisierungsverfahren, das große Sprachmodelle (LLMs) effizient verarbeiten kann, indem es Rotationstransformationen verwendet. QuaRot rotiert LLMs so, dass Ausreißer aus dem versteckten Zustand entfernt werden, ohne die Ausgabe zu ändern. Dies ermöglicht eine effizientere Quantisierung.
Die Kernpunkte sind:

Anwendung von Hadamard-Transformationen auf die Gewichtsmatrizen, um Ausreißer in den Aktivierungen zu unterdrücken
Zusätzliche Anwendung von Hadamard-Transformationen auf die Aufmerksamkeitskomponente, um Ausreißer in den Schlüsseln und Werten zu entfernen
Vollständige 4-Bit-Quantisierung aller Gewichte, Aktivierungen und KV-Caches ohne Beibehaltung höherer Genauigkeit
Auf dem LLAMA2-70B-Modell wird eine Perplexität von maximal 0.29 auf WikiText-2 erreicht und 99% der Zero-Shot-Leistung beibehalten.

統計資料

Die Aktivierungen am Eingang des FFN-Blocks im LLAMA2-7B-Modell im zehnten Layer haben ohne Verarbeitung durch QuaRot große Ausreißer, die durch die Rotationstransformation von QuaRot vollständig entfernt werden.

引述

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QuaRot

by Saleh Ashkbo... 於 arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00456.pdf

深入探究

Wie könnte QuaRot auf andere Arten von neuronalen Netzen als Sprachmodelle angewendet werden, um deren Inferenz zu beschleunigen?

QuaRot könnte auf andere Arten von neuronalen Netzen angewendet werden, um deren Inferenz zu beschleunigen, indem es eine ähnliche Strategie zur Entfernung von Ausreißern aus den Aktivierungen verwendet. Indem man die Eingaben der Modelle mit orthogonalen Matrizen transformiert, können Ausreißer entfernt werden, was die Quantisierung erleichtert und die Genauigkeit der Inferenz verbessert. Dieser Ansatz könnte insbesondere bei Modellen mit großen Aktivierungsausreißern oder schwieriger Quantisierung von Vorteil sein. Darüber hinaus könnte die Anwendung von QuaRot auf andere Netze die Effizienz der Inferenz verbessern, indem sie die Anzahl der benötigten Bits für die Berechnungen reduziert und somit die Rechenleistung und den Speicherbedarf verringert.

Welche Auswirkungen hätte es, wenn die Hadamard-Transformationen in QuaRot durch andere Arten von Rotationstransformationen ersetzt würden?

Wenn die Hadamard-Transformationen in QuaRot durch andere Arten von Rotationstransformationen ersetzt würden, könnten sich die Auswirkungen auf die Effektivität der Quantisierung und die Genauigkeit der Modelle ändern. Andere Rotationstransformationen könnten möglicherweise nicht die gleiche Fähigkeit haben, Ausreißer zu entfernen und die Aktivierungen zu glätten, was zu einer schlechteren Quantisierung führen könnte. Darüber hinaus könnten alternative Rotationstransformationen die Rechenkomplexität erhöhen oder zusätzliche Schritte erfordern, um die gleichen Effekte zu erzielen wie die Hadamard-Transformationen. Es wäre wichtig, die Auswirkungen verschiedener Rotationstransformationen auf die Leistung von QuaRot sorgfältig zu untersuchen, um sicherzustellen, dass die Effizienz und Genauigkeit beibehalten werden.

Wie könnte QuaRot mit anderen Techniken zur Leistungssteigerung von Sprachmodellen wie Pruning oder Destillierung kombiniert werden?

QuaRot könnte mit anderen Techniken zur Leistungssteigerung von Sprachmodellen wie Pruning oder Destillierung kombiniert werden, um die Effizienz und Genauigkeit der Modelle weiter zu verbessern. Durch die Kombination von QuaRot mit Pruning-Techniken könnte die Modellgröße weiter reduziert werden, indem unwichtige Gewichte entfernt werden, während QuaRot gleichzeitig die Genauigkeit der verbleibenden Gewichte verbessert. Dies könnte zu schlankeren und effizienteren Modellen führen. Auf der anderen Seite könnte die Kombination von QuaRot mit Destillierungstechniken dazu beitragen, die Robustheit und Generalisierungsfähigkeit der Modelle zu verbessern, indem die Modelle während des Trainings von einem größeren, quantisierten Modell "unterrichtet" werden. Diese Kombination könnte dazu beitragen, die Vorteile verschiedener Techniken zu nutzen und leistungsstarke, effiziente Sprachmodelle zu entwickeln.