論文の概要: PB-LLM: Partially Binarized Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00034v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 14:35:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 07:02:40.447797
• Title: PB-LLM: Partially Binarized Large Language Models
• Title（参考訳）: pb-llm: 部分バイナリ化された大規模言語モデル
• Authors: Yuzhang Shang, Zhihang Yuan, Qiang Wu, Zhen Dong
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.244537605866864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores network binarization, a radical form of quantization, compressing model weights to a single bit, specifically for Large Language Models (LLMs) compression. Due to previous binarization methods collapsing LLMs, we propose a novel approach, Partially-Binarized LLM (PB-LLM), which can achieve extreme low-bit quantization while maintaining the linguistic reasoning capacity of quantized LLMs. Specifically, our exploration first uncovers the ineffectiveness of naive applications of existing binarization algorithms and highlights the imperative role of salient weights in achieving low-bit quantization. Thus, PB-LLM filters a small ratio of salient weights during binarization, allocating them to higher-bit storage, i.e., partially-binarization. PB-LLM is extended to recover the capacities of quantized LMMs, by analyzing from the perspective of post-training quantization (PTQ) and quantization-aware training (QAT). Under PTQ, combining the concepts from GPTQ, we reconstruct the binarized weight matrix guided by the Hessian matrix and successfully recover the reasoning capacity of PB-LLM in low-bit. Under QAT, we freeze the salient weights during training, explore the derivation of optimal scaling factors crucial for minimizing the quantization error, and propose a scaling mechanism based on this derived scaling strategy for residual binarized weights. Those explorations and the developed methodologies significantly contribute to rejuvenating the performance of low-bit quantized LLMs and present substantial advancements in the field of network binarization for LLMs.The code is available at https://github.com/hahnyuan/BinaryLLM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、量子化の急進的な形式であるネットワークバイナライゼーションについて検討し、特にLLM(Large Language Models)圧縮のためのモデル重みを1ビットに圧縮する。 そこで本研究では,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(Partially-Binarized LLM)を提案する。 特に,本研究は,既存の2値化アルゴリズムの非効率性を明らかにし,低ビット量子化を達成する上での有意な重みの意義を強調した。 したがって、PB-LLMはバイナライゼーション中に少量のサリエント重みをフィルターし、高ビットストレージ、すなわち部分二値化に割り当てる。 PB-LLMは、後トレーニング量子化(PTQ)と量子化対応トレーニング(QAT)の観点から分析することにより、量子化LMMの容量を回復するために拡張される。 PTQの下では、GPTQの概念を組み合わせることで、ヘッセン行列によって導かれる二項化重み行列を再構築し、低ビットでのPB-LLMの推論能力の回復に成功した。 qatでは,トレーニング中に塩分重みを凍結し,量子化誤差の最小化に必須な最適スケーリング因子の導出を探索し,残留二元化重みに対するこの派生スケーリング戦略に基づくスケーリング機構を提案する。 これらの探索と開発手法は,低ビット量子化LDMの性能回復に大きく貢献し,LLMのネットワークバイナライゼーション分野における大幅な進歩をもたらし,そのコードはhttps://github.com/hahnyuan/BinaryLLMで公開されている。

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