論文の概要: ZeroQuant-FP: A Leap Forward in LLMs Post-Training W4A8 Quantization Using Floating-Point Formats

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09782v2
• Date: Thu, 20 Jul 2023 18:47:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 15:09:57.115067
• Title: ZeroQuant-FP: A Leap Forward in LLMs Post-Training W4A8 Quantization Using Floating-Point Formats
• Title（参考訳）: ZeroQuant-FP:浮動小数点フォーマットを用いたLLM後のW4A8量子化
• Authors: Xiaoxia Wu and Zhewei Yao and Yuxiong He
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)における浮動小数点量子化(FP)の実現可能性について検討する。 LLMでは、FP8のアクティベーションは整数(INT8)を一貫して上回り、性能エッジは10億を超えるパラメータを持つモデルではより顕著になる。 重量量子化では、FP4はINT4に匹敵する性能を示し、H100のようなFP対応ハードウェアへの展開を単純化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.543571445739936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the complex domain of large language models (LLMs), striking a balance between computational efficiency and maintaining model quality is a formidable challenge. Navigating the inherent limitations of uniform quantization, particularly when dealing with outliers, and motivated by the launch of NVIDIA's H100 hardware, this study delves into the viability of floating-point (FP) quantization, particularly focusing on FP8 and FP4, as a potential solution. Our comprehensive investigation reveals that for LLMs, FP8 activation consistently outshines its integer (INT8) equivalent, with the performance edge becoming more noticeable in models possessing parameters beyond one billion. For weight quantization, our findings indicate that FP4 exhibits comparable, if not superior, performance to INT4, simplifying deployment on FP-supported hardware like H100. To mitigate the overhead from precision alignment caused by the disparity between weights and activations, we propose two scaling constraints for weight quantization that negligibly impact the performance compared to the standard W4A8 model. We additionally enhance our quantization methods by integrating the Low Rank Compensation (LoRC) strategy, yielding improvements especially in smaller models. The results of our investigation emphasize the immense potential of FP quantization for LLMs, paving the way for high-efficiency deployment in resource-limited settings.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の複雑な領域では、計算効率とモデル品質の維持のバランスを崩すことは、非常に難しい課題である。 均一量子化の本質的な限界をナビゲートし、特に外れ値を扱う場合、NVIDIAのH100ハードウェアのローンチによって動機づけられたこの研究は、浮動小数点量子化(FP)の生存可能性、特にFP8とFP4に焦点をあてる。 我々の総合的な調査によると、LLMでは、FP8のアクティベーションは整数(INT8)を一貫して上回り、性能エッジは10億を超えるパラメータを持つモデルでより顕著になる。 重量量子化では、FP4はINT4に匹敵する性能を示し、H100のようなFP対応ハードウェアへの展開を単純化している。 重みとアクティベーションの差に起因する精度アライメントのオーバーヘッドを軽減するため、標準のw4a8モデルと比較して性能に悪影響を及ぼす2つの重み量子化のスケーリング制約を提案する。 さらに、低ランク補償(LoRC)戦略を統合することで量子化手法を強化し、特に小型モデルにおいて改善をもたらす。 本研究は, LLMにおけるFP量子化の可能性を強調し, 資源制限環境における高効率展開の道を開くものである。

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