論文の概要: A Comprehensive Study on Post-Training Quantization for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08302v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 01:27:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 15:04:24.284292
• Title: A Comprehensive Study on Post-Training Quantization for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの学習後量子化に関する総合的研究
• Authors: Zhewei Yao, Cheng Li, Xiaoxia Wu, Stephen Youn, Yuxiong He
• Abstract要約: ポストトレーニング量子化(ptq)は、最近、大規模言語モデルのメモリ消費と/または計算コストを削減するための妥協手法として示されている。 数万のゼロショット実験に対して、これらの成分について広範な研究を行っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.34969722921442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Post-training quantization (\ptq) had been recently shown as a compromising method to reduce the memory consumption and/or compute cost for large language models. However, a comprehensive study about the effect of different quantization schemes, different model families, different \ptq methods, different quantization bit precision, etc, is still missing. In this work, we provide an extensive study on those components over tens of thousands of zero-shot experiments. Our results show that (1) Fine-grained quantization and \ptq methods (instead of naive round-to-nearest quantization) are necessary to achieve good accuracy and (2) Higher bits (e.g., 5 bits) with coarse-grained quantization is more powerful than lower bits (e.g., 4 bits) with very fine-grained quantization (whose effective bits is similar to 5-bits). We also present recommendations about how to utilize quantization for \llms with different sizes, and leave suggestions of future opportunities and system work that are not resolved in this work.
• Abstract（参考訳）: ポストトレーニング量子化(\ptq)は、最近、大規模言語モデルのメモリ消費と/または計算コストを削減するための妥協手法として示されている。 しかし、異なる量子化スキーム、異なるモデルファミリー、異なる \ptq 法、異なる量子化ビット精度などの影響に関する包括的な研究はいまだに欠落している。 本研究では,これらの部品について,何万ものゼロショット実験を行った。 その結果、(1)細粒度量子化と(naive round-to-nearest量子化ではなく) \ptq法が精度向上のために必要であり、(2)粗粒度量子化の上位ビット(例えば5ビット)は、非常に細粒度量子化(実効ビットは5ビットに近い)の下位ビット(例えば4ビット)よりも強力であることがわかった。 また,本研究で解決されていない将来的な機会とシステムワークの提案を残し,異なるサイズのllmに対して量子化をどのように活用するかを推奨する。

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