論文の概要: SqueezeLLM: Dense-and-Sparse Quantization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07629v4
- Date: Wed, 5 Jun 2024 03:57:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 04:26:20.341600
- Title: SqueezeLLM: Dense-and-Sparse Quantization
- Title(参考訳): SqueezeLLM: Dense-and-Sparse量子化
- Authors: Sehoon Kim, Coleman Hooper, Amir Gholami, Zhen Dong, Xiuyu Li, Sheng Shen, Michael W. Mahoney, Kurt Keutzer,
- Abstract要約: LLMにおける生成推論の主なボトルネックは、単一のバッチ推論のための計算ではなく、メモリ帯域幅である。
学習後量子化フレームワークであるSqueezeLLMを導入し、最大3ビットの超低精度でのロスレス圧縮を実現する。
本フレームワークは,2次情報に基づく最適ビット精度割当を探索する感度ベース非一様量子化法と,2次情報に基づくDense-and-Sparse分解法と,2次情報量割当値と感度重み値を効率的にスパース形式で格納するDense-and-Sparse分解法である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 80.32162537942138
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable results for a wide range of tasks. However, deploying these models for inference has been a significant challenge due to their unprecedented resource requirements. This has forced existing deployment frameworks to use multi-GPU inference pipelines, which are often complex and costly, or to use smaller and less performant models. In this work, we demonstrate that the main bottleneck for generative inference with LLMs is memory bandwidth, rather than compute, specifically for single batch inference. While quantization has emerged as a promising solution by representing weights with reduced precision, previous efforts have often resulted in notable performance degradation. To address this, we introduce SqueezeLLM, a post-training quantization framework that not only enables lossless compression to ultra-low precisions of up to 3-bit, but also achieves higher quantization performance under the same memory constraint. Our framework incorporates two novel ideas: (i) sensitivity-based non-uniform quantization, which searches for the optimal bit precision assignment based on second-order information; and (ii) the Dense-and-Sparse decomposition that stores outliers and sensitive weight values in an efficient sparse format. When applied to the LLaMA models, our 3-bit quantization significantly reduces the perplexity gap from the FP16 baseline by up to 2.1x as compared to the state-of-the-art methods with the same memory requirement. Furthermore, when deployed on an A6000 GPU, our quantized models achieve up to 2.3x speedup compared to the baseline. Our code is available at https://github.com/SqueezeAILab/SqueezeLLM.
- Abstract(参考訳): 生成型大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクに対して顕著な結果を示した。
しかしながら、これらのモデルを推論するためにデプロイすることは、前例のないリソース要件のため、重大な課題となっている。
これにより、既存のデプロイメントフレームワークでは、複雑でコストがかかるマルチGPU推論パイプラインの使用や、より小型でパフォーマンスの低いモデルの使用を余儀なくされている。
本研究では, LLMを用いた生成推論の主なボトルネックは, 計算よりもメモリ帯域幅であることを示す。
量子化は、精度を下げて重みを表現して有望な解として現れてきたが、以前の試みは、しばしば顕著な性能劣化をもたらした。
学習後量子化フレームワークであるSqueezeLLMを導入し、最大3ビットの超低精度でのロスレス圧縮を可能にするとともに、同じメモリ制約下で高い量子化性能を実現する。
私たちのフレームワークには2つの新しいアイデアが組み込まれています。
(i)2次情報に基づく最適ビット精度割当てを探索する感度に基づく非一様量子化
(i) 効率のよいスパースフォーマットで、外れ値と感度な重み値を保持するDense-and-Sparse分解。
LLaMAモデルに適用した場合、我々の3ビット量子化はFP16ベースラインからのパープレキシティギャップを、同じメモリ要件の最先端手法と比較して最大2.1倍削減する。
さらに、A6000 GPUにデプロイすると、我々の量子化モデルはベースラインと比較して最大2.3倍のスピードアップを達成する。
私たちのコードはhttps://github.com/SqueezeAILab/SqueezeLLM.comで利用可能です。
関連論文リスト
- SVDQunat: Absorbing Outliers by Low-Rank Components for 4-Bit Diffusion Models [58.5019443418822]
拡散モデルは高品質な画像を生成するのに非常に効果的であることが証明されている。
これらのモデルが大きくなるにつれて、メモリが大幅に増加し、レイテンシの低下に悩まされる。
本研究では,その重みとアクティベーションを4ビットに定量化し,拡散モデルの高速化を目指す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-07T18:59:58Z) - Fast Matrix Multiplications for Lookup Table-Quantized LLMs [58.11584672945781]
FLUTEはLUT量子化LLM用のフレキシブルなルックアップテーブルエンジンである。
バッチサイズ32と量子化グループサイズ128では、FLUTEカーネルは既存のGEMMカーネルよりも2〜4倍高速である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T17:55:42Z) - LeanQuant: Accurate and Scalable Large Language Model Quantization with Loss-error-aware Grid [36.33062038680275]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域において大きな可能性を示している。
トレーニング後の量子化は、メモリ要求を減らし、遅延をデコードするための有望なテクニックとして登場した。
正確で汎用的でスケーラブルな新しい量子化手法であるLeanQuantを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-14T00:23:51Z) - Enabling High-Sparsity Foundational Llama Models with Efficient Pretraining and Deployment [56.44025052765861]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらしたが、そのサイズは計算のボトルネックを生み出している。
そこで本研究では,高性能LLMの高精度かつ疎結合な基本バージョンを作成するための新しいアプローチを提案する。
スパース量子化LLaMAの最大8.6倍のCPU上での総高速化を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-06T16:03:32Z) - decoupleQ: Towards 2-bit Post-Training Uniform Quantization via decoupling Parameters into Integer and Floating Points [10.238677144792279]
deoupleQは従来の量子化パラダイムを捨て、モデルパラメータを整数と浮動小数点に分解する。
ByteDanceの大規模音声モデルの2ビット量子化では,fp16/bf16付近のオンライン精度が良好であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T10:02:53Z) - Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization [59.3122859349777]
我々のアルゴリズムは、AQLMと呼ばれ、情報検索のための古典的な加算量子化(AQ)アプローチを一般化する。
トークン生成のためのAQLMの高速GPUおよびCPU実装を提供しており、最適化されたFP16実装を高速にマッチングまたは性能良くすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T18:54:44Z) - Fast and Efficient 2-bit LLM Inference on GPU: 2/4/16-bit in a Weight Matrix with Asynchronous Dequantization [14.201092042777299]
大規模言語モデル(LLM)は、推論コストが高価である間、様々な領域で印象的な能力を示してきた。
2ビットの単精度重み量子化を適用すると、3%の精度が失われる。
本稿では,各重み行列に対する混合精度量子化と,推論時の非同期dequantizationを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T02:44:59Z) - QUIK: Towards End-to-End 4-Bit Inference on Generative Large Language
Models [57.04178959678024]
重み付けとアクティベーションの両方を4ビットにキャストすることで、大きな生成モデルに対する推論計算の大部分が実行可能であることを示す。
これをQUIKと呼ばれるハイブリッド量子化戦略により実現し、重みとアクティベーションの大部分を4ビットに圧縮する。
我々は、QUIKフォーマットを高効率なレイヤワイドランタイムに適合させるGPUカーネルを提供し、これにより、エンドツーエンドのスループットが3.4倍に向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T17:15:05Z) - FineQuant: Unlocking Efficiency with Fine-Grained Weight-Only
Quantization for LLMs [9.072821427818557]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語タスクで最先端のパフォーマンスを達成しているが、実用的なデプロイメントには課題がある。
メモリ消費を削減し,LLMの推論を高速化する,効率的な重みのみの量子化法を提案する。
我々は,OPT-175Bや内部MoEモデルのような大規模オープンソースモデルに対するアプローチを評価し,スループットを最大3.65倍に向上しながら,最小限の精度の損失を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-16T23:57:41Z) - LUT-GEMM: Quantized Matrix Multiplication based on LUTs for Efficient Inference in Large-Scale Generative Language Models [9.727062803700264]
量子化行列乗算のための効率的なカーネルであるLUT-GEMMを紹介する。
LUT-GEMMは資源集約化プロセスを取り除き、計算コストを削減する。
我々は,3ビット量子化を用いたOPT-175Bモデルに適用した場合,LUT-GEMMはトークン生成遅延を大幅に高速化することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-20T03:48:17Z)
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。