論文の概要: The case for 4-bit precision: k-bit Inference Scaling Laws

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09720v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 18:48:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 14:32:18.157485
• Title: The case for 4-bit precision: k-bit Inference Scaling Laws
• Title（参考訳）: 4ビット精度の場合:kビット推論スケーリング法則
• Authors: Tim Dettmers, Luke Zettlemoyer
• Abstract要約: 量子化法は、モデル内の各パラメータを表すために必要なビット数を減少させる。 最終的なモデルサイズは、元のモデルのパラメータの数と圧縮率の両方に依存する。 我々は16ビットの入力とkビットのパラメータを持つ35,000以上のゼロショット実験を行い、どの量子化手法が3ビットから8ビットの精度でスケーリングを改善するかを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.4335600212427
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantization methods reduce the number of bits required to represent each parameter in a model, trading accuracy for smaller memory footprints and inference latencies. However, the final model size depends on both the number of parameters of the original model and the rate of compression. For example, a 30B 8-bit model and a 60B 4-bit model have the same number of bits but may have very different zero-shot accuracies. In this work, we study this trade-off by developing inference scaling laws of zero-shot performance in Large Language Models (LLMs) to determine the bit-precision and model size that maximizes zero-shot performance. We run more than 35,000 zero-shot experiments with 16-bit inputs and k-bit parameters to examine which quantization methods improve scaling for 3 to 8-bit precision at scales of 19M to 66B parameters across the LLM families BLOOM, OPT, NeoX/Pythia, and GPT-2. We find that it is challenging to improve the bit-level scaling trade-off, with the only improvements being the use of a small block size -- splitting the parameters into small independently quantized blocks -- and the quantization data type being used (e.g., Int vs Float). Overall, our findings show that 4-bit precision is almost universally optimal for total model bits and zero-shot accuracy.
• Abstract（参考訳）: 量子化法は、モデル内の各パラメータを表すために必要なビット数を削減し、より小さなメモリフットプリントと推論レイテンシのトレーディング精度を下げる。 しかし、最終的なモデルサイズは、元のモデルのパラメータの数と圧縮率の両方に依存する。 例えば、30Bの8ビットモデルと60Bの4ビットモデルは同じ数のビットを持つが、ゼロショットの精度は全く異なる。 本研究では,大言語モデル(llms)におけるゼロショット性能の推論法を開発し,ゼロショット性能を最大化するビット精度とモデルサイズを決定する。 我々は16ビット入力とkビットパラメータを用いた35,000以上のゼロショット実験を行い、LLMファミリーBLOOM, OPT, NeoX/Pythia, GPT-2の19Mから66Bのスケールで、どの量子化手法が3ビットから8ビットのスケーリングを改善するかを調べる。 私たちは、小さなブロックサイズ(パラメータを小さな独立した量子化されたブロックに分割すること)と量子化データ型(例えば、intとfloat)を使用することで、ビットレベルのスケーリングトレードオフを改善することが困難であることに気付きました。 全体として,4ビット精度はほぼ全モデルビットに対して最適であり,ゼロショット精度も高いことがわかった。

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