論文の概要: SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10438v5
• Date: Mon, 5 Jun 2023 21:21:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 21:24:25.466217
• Title: SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models
• Title（参考訳）: SmoothQuant:大規模言語モデルの高精度かつ効率的なポストトレーニング量子化
• Authors: Guangxuan Xiao, Ji Lin, Mickael Seznec, Hao Wu, Julien Demouth, Song Han
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は優れた性能を示すが、計算とメモリ集約性がある。 SmoothQuant, トレーニング不要, 精度保存, 汎用的なポストトレーニング量子化ソリューションを提案する。 最大1.56倍の高速化と2倍のメモリ削減を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.251431556495184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) show excellent performance but are compute- and memory-intensive. Quantization can reduce memory and accelerate inference. However, existing methods cannot maintain accuracy and hardware efficiency at the same time. We propose SmoothQuant, a training-free, accuracy-preserving, and general-purpose post-training quantization (PTQ) solution to enable 8-bit weight, 8-bit activation (W8A8) quantization for LLMs. Based on the fact that weights are easy to quantize while activations are not, SmoothQuant smooths the activation outliers by offline migrating the quantization difficulty from activations to weights with a mathematically equivalent transformation. SmoothQuant enables an INT8 quantization of both weights and activations for all the matrix multiplications in LLMs, including OPT, BLOOM, GLM, MT-NLG, and LLaMA family. We demonstrate up to 1.56x speedup and 2x memory reduction for LLMs with negligible loss in accuracy. SmoothQuant enables serving 530B LLM within a single node. Our work offers a turn-key solution that reduces hardware costs and democratizes LLMs. Code is available at https://github.com/mit-han-lab/smoothquant.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は優れた性能を示すが、計算とメモリ集約である。 量子化はメモリを減らし、推論を加速する。 しかし、既存の手法では精度とハードウェアの効率を同時に維持できない。 llmsの8ビットウェイト、8ビットアクティベーション(w8a8)量子化を実現するため,ptqソリューションであるsmoothquantを提案する。 SmoothQuantは、活性化中に重みが量子化しやすいという事実に基づいて、数学的に等価な変換で、活性化から重みへの量子化の難しさをオフラインで移動させることにより、アクティベーションアウトリーを滑らかにする。 SmoothQuantは、OPT、BLOOM、GLM、MT-NLG、LLaMAファミリーを含むLLMのすべての行列乗法におけるウェイトとアクティベーションの両方のINT8量子化を可能にする。 llmでは最大1.56倍の高速化と2倍のメモリ削減が実現できた。 SmoothQuantは、単一のノード内で530B LLMを提供する。 私たちの仕事は、ハードウェアコストを削減し、LLMを民主化するターンキーソリューションを提供します。 コードはhttps://github.com/mit-han-lab/smoothquantで入手できる。

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