論文の概要: RPTQ: Reorder-based Post-training Quantization for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01089v2
• Date: Thu, 6 Apr 2023 15:51:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 10:36:07.942019
• Title: RPTQ: Reorder-based Post-training Quantization for Large Language Models
• Title（参考訳）: RPTQ:大規模言語モデルのためのリオーダーベースポストトレーニング量子化
• Authors: Zhihang Yuan, Lin Niu, Jiawei Liu, Wenyu Liu, Xinggang Wang, Yuzhang Shang, Guangyu Sun, Qiang Wu, Jiaxiang Wu, Bingzhe Wu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示してきたが、その巨大なモデルサイズのため、その展開には課題が生じる。 LLMの活性化を定量化する問題に対処する新しいリオーダー型量子化手法 RPTQ を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.03754730678076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale language models (LLMs) have demonstrated outstanding performance on various tasks, but their deployment poses challenges due to their enormous model size. In this paper, we identify that the main challenge in quantizing LLMs stems from the different activation ranges between the channels, rather than just the issue of outliers.We propose a novel reorder-based quantization approach, RPTQ, that addresses the issue of quantizing the activations of LLMs. RPTQ rearranges the channels in the activations and then quantizing them in clusters, thereby reducing the impact of range difference of channels. In addition, we reduce the storage and computation overhead by avoiding explicit reordering. By implementing this approach, we achieved a significant breakthrough by pushing LLM models to 3 bit activation for the first time.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は様々なタスクにおいて優れた性能を示しているが、そのデプロイは、その巨大なモデルサイズのために困難をもたらす。 本稿では,LCMの量子化における主な課題は,外乱の問題だけでなく,チャネル間のアクティベーション範囲の違いによるものであることを確認し,LCMのアクティベーションの定量化の問題に対処する,新しいリオーダーベースの量子化手法であるRTPQを提案する。 RPTQはアクティベーション中のチャネルを並べ替え、クラスタ内でそれらを定量化することで、チャネルの範囲差の影響を低減する。 さらに,明示的な順序変更を回避し,ストレージと計算オーバーヘッドを削減する。 このアプローチを実装することで,LLMモデルを3ビットアクティベーションに初めてプッシュすることで,大きなブレークスルーを達成した。

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