論文の概要: AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00978v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 17:59:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 13:51:37.969269
• Title: AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration
• Title（参考訳）: awq: llm圧縮と加速度のためのアクティベーションアウェアウェイト量子化
• Authors: Ji Lin, Jiaming Tang, Haotian Tang, Shang Yang, Xingyu Dang, Song Han
• Abstract要約: アクティベーション・アウェア・ウェイト量子化(AWQ)は、大規模言語モデル(LLM)に対するハードウェアフレンドリーなアプローチである。 GPTQよりも1.45倍の高速化を実現し、cuBLAS FP16実装よりも1.85倍高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.536273393503972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown excellent performance on various tasks, but the astronomical model size raises the hardware barrier for serving (memory size) and slows down token generation (memory bandwidth). In this paper, we propose Activation-aware Weight Quantization (AWQ), a hardware-friendly approach for LLM low-bit weight-only quantization. Our method is based on the observation that weights are not equally important: protecting only 1% of salient weights can greatly reduce quantization error. We then propose to search for the optimal per-channel scaling that protects the salient weights by observing the activation, not weights. AWQ does not rely on any backpropagation or reconstruction, so it can well preserve LLMs' generalization ability on different domains and modalities, without overfitting to the calibration set; it also does not rely on any data layout reordering, maintaining the hardware efficiency. AWQ outperforms existing work on various language modeling, common sense QA, and domain-specific benchmarks. Thanks to better generalization, it achieves excellent quantization performance for instruction-tuned LMs and, for the first time, multi-modal LMs. We also implement efficient tensor core kernels with reorder-free online dequantization to accelerate AWQ, achieving a 1.45x speedup over GPTQ and is 1.85x faster than the cuBLAS FP16 implementation. Our method provides a turn-key solution to compress LLMs to 3/4 bits for efficient deployment.
• 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すが、天文学的なモデルサイズは、サービス(メモリサイズ)のハードウェア障壁を高め、トークン生成(メモリ帯域幅)を遅くする。 本稿では,llm低ビットウェイトオンリー量子化のためのハードウェアフレンドリなアプローチであるアクティベーションアウェアウェイト量子化(awq)を提案する。 我々の手法は、重量が等しく重要でないという観測に基づいており、正の重量の1%しか保護していないため、量子化誤差を大幅に低減できる。 次に,重みではなく活性化を観察して塩分重みを保護できる最適なチャネル単位のスケーリングを探索する。 AWQはバックプロパゲーションや再構成に依存しないので、キャリブレーションセットに過度に適合することなく、LLMの様々な領域やモダリティへの一般化能力を十分に維持することができる。 AWQは、様々な言語モデリング、常識QA、ドメイン固有のベンチマークにおける既存の作業よりも優れています。 より優れた一般化により、命令調整されたLMに対して優れた量子化性能を実現し、初めてマルチモーダルなLMを実現する。 また,awqを高速化し,gptqよりも1.45倍の高速化を実現し,cublas fp16よりも1.85倍高速である。 提案手法は,3/4ビットにLDMを圧縮して効率よく展開するターンキーソリューションを提供する。

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