論文の概要: LLM-QAT: Data-Free Quantization Aware Training for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17888v1
• Date: Mon, 29 May 2023 05:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 16:08:54.431896
• Title: LLM-QAT: Data-Free Quantization Aware Training for Large Language Models
• Title（参考訳）: LLM-QAT:大規模言語モデルのためのデータフリー量子化学習
• Authors: Zechun Liu, Barlas Oguz, Changsheng Zhao, Ernie Chang, Pierre Stock, Yashar Mehdad, Yangyang Shi, Raghuraman Krishnamoorthi, Vikas Chandra
• Abstract要約: 本研究では,事前学習モデルにより生成した世代を利用したデータフリー蒸留法を提案する。 重みとアクティベーションの定量化に加えて、スループット向上に重要なKVキャッシュの定量化も行います。 我々は7B,13B,30BのLLaMAモデルを4ビット以下の量子化レベルで実験した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.76165207636793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Several post-training quantization methods have been applied to large language models (LLMs), and have been shown to perform well down to 8-bits. We find that these methods break down at lower bit precision, and investigate quantization aware training for LLMs (LLM-QAT) to push quantization levels even further. We propose a data-free distillation method that leverages generations produced by the pre-trained model, which better preserves the original output distribution and allows quantizing any generative model independent of its training data, similar to post-training quantization methods. In addition to quantizing weights and activations, we also quantize the KV cache, which is critical for increasing throughput and support long sequence dependencies at current model sizes. We experiment with LLaMA models of sizes 7B, 13B, and 30B, at quantization levels down to 4-bits. We observe large improvements over training-free methods, especially in the low-bit settings.
• Abstract（参考訳）: 学習後量子化法は大規模言語モデル (LLM) に適用され、8ビットまで性能が良いことが示されている。 これらの手法は低ビット精度で分解し,LLM(LLM-QAT)の量子化対応トレーニングを検証し,量子化レベルをさらに推し進める。 そこで,本研究では,事前学習モデルが生成する世代を活用し,元の出力分布を良好に保ち,トレーニングデータとは無関係に任意の生成モデルを定量化できるデータフリー蒸留法を提案する。 重み付けとアクティベーションの定量化に加えて,スループット向上に重要なKVキャッシュの定量化や,現在のモデルサイズでの長いシーケンス依存性のサポートも行います。 我々は7B,13B,30BのLLaMAモデルを4ビット以下の量子化レベルで実験した。 特に低ビット設定では、トレーニングフリーメソッドに対する大幅な改善が観察される。

関連論文リスト

• EfficientQAT: Efficient Quantization-Aware Training for Large Language Models [50.525259103219256]
  量子化対応トレーニング(QAT)は、低ビット表現によるメモリ消費を最小限の精度で削減することで、ソリューションを提供する。 より有効なQATアルゴリズムであるEfficient QAT(Efficient Quantization-Aware Training)を提案する。 効率的なQATは、全てのパラメータのブロックワイドトレーニング(Block-AP)と量子化パラメータのエンドツーエンドトレーニング(E2E-QP)の2つのフェーズを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T17:53:30Z)
• WKVQuant: Quantizing Weight and Key/Value Cache for Large Language Models Gains More [55.0856305773081]
  大規模言語モデル (LLM) は、そのメモリ要求と自動回帰テキスト生成プロセスの計算要求のために、重要なデプロイメント課題に直面している。 本稿では、モデルパラメータとアクティベーションを低ビット整数に変換することでメモリ消費を低減する手法であるLCMの量子化に着目し、これらの課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T11:33:21Z)
• PB-LLM: Partially Binarized Large Language Models [14.244537605866864]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) 圧縮のために,モデル重みを1ビットに圧縮するネットワークバイナライゼーションについて検討する。 本稿では,LLMの言語的推論能力を維持しつつ,極端に低ビットの量子化を実現する手法として,PB-LLM(Partial-Binarized LLM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T14:35:27Z)
• Norm Tweaking: High-performance Low-bit Quantization of Large Language Models [21.855106896725598]
  そこで本研究では,現在のPTQ手法のプラグインとして利用できるノルム調整手法を提案する。 本手法は,重量のみの量子化と重みとアクティベーションの連成量子化の両面で有意な改善を示す。 私たちのシンプルで効果的なアプローチは、現実世界のアプリケーションにとってより実用的です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T06:51:15Z)
• PreQuant: A Task-agnostic Quantization Approach for Pre-trained Language Models [52.09865918265002]
  ファインチューニングのフレームワークPreQuantに先立って,新しい量子化を提案する。 PreQuantは様々な量子化戦略と互換性があり、インダクションされた量子化誤差を修正するために、アウタリア対応の微調整が組み込まれている。 BERT,RoBERTa,T5を用いたGLUEベンチマークにおけるPreQuantの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T08:41:33Z)
• Modular Quantization-Aware Training for 6D Object Pose Estimation [52.9436648014338]
  エッジアプリケーションは、リソース制約された組み込みプラットフォーム上で効率的な6Dオブジェクトのポーズ推定を要求する。 本稿では,適応的かつ高精度な量子化学習戦略であるMQAT(Modular Quantization-Aware Training)を紹介する。 MQATは、モジュール固有のビット精度を導出し、モジュール固有の量子化シーケンスを導出し、最先端の均一および混合精度の量子化技術によって生成されたものより優れた量子化モデルをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-12T21:01:54Z)
• CTMQ: Cyclic Training of Convolutional Neural Networks with Multiple Quantization Steps [1.3106063755117399]
  本稿では,低ビット量子化畳み込みニューラルネットワーク(CNN)における高機能化を実現するために,複数サイクルの訓練を施したトレーニング手法を提案する。 提案手法は,精度の高いモデルの訓練能力を反復的に活用することにより,各サイクルにおける低ビット量子化モデルの強化された重み付けを実現できる。 特に、トレーニング方法は、ImageNetデータセット上の2項化されたResNet-18のTop-1とTop-5の精度をそれぞれ5.80%と6.85%向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-26T05:54:12Z)
• Towards Efficient Post-training Quantization of Pre-trained Language Models [85.68317334241287]
  PLMのポストトレーニング量子化(PTQ)について検討し,モジュール単位の量子化誤差最小化(MREM)を提案する。 GLUEとSQuADベンチマークの実験により、提案したPTQソリューションはQATに近く動作するだけでなく、トレーニング時間、メモリオーバーヘッド、データ消費を大幅に削減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-30T12:50:06Z)
• KDLSQ-BERT: A Quantized Bert Combining Knowledge Distillation with Learned Step Size Quantization [1.9786767260073905]
  BERTのようなトランスフォーマーベースの言語モデルでは、さまざまな自然言語処理タスクのパフォーマンスが大幅に向上している。 言語モデル量子化のための知識蒸留(KD)と学習ステップサイズ量子化(LSQ)を組み合わせた新しい量子化手法KDLSQ-BERTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-15T02:21:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。