論文の概要: Revisiting Block-based Quantisation: What is Important for Sub-8-bit LLM Inference?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05079v2
• Date: Sat, 21 Oct 2023 12:38:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 07:02:02.317602
• Title: Revisiting Block-based Quantisation: What is Important for Sub-8-bit LLM Inference?
• Title（参考訳）: ブロックベースの量子化の再検討:サブ8ビットllm推論で重要なのは何か?
• Authors: Cheng Zhang, Jianyi Cheng, Ilia Shumailov, George A. Constantinides, and Yiren Zhao
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の統計的および学習特性について検討する。 ブロック量子化(ブロック量子化)を LLM に適用する。 ほぼロスレスで量子化された6ビットのLSMは、float32ベースラインよりも19倍高い算術密度と5倍のメモリ密度を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.243853199880807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The inference of Large language models (LLMs) requires immense computation and memory resources. To curtail these costs, quantisation has merged as a promising solution, but existing LLM quantisation mainly focuses on 8-bit. In this work, we explore the statistical and learning properties of the LLM layer and attribute the bottleneck of LLM quantisation to numerical scaling offsets. To address this, we adapt block quantisations for LLMs, a family of methods that share scaling factors across packed numbers. Block quantisations efficiently reduce the numerical scaling offsets solely from an arithmetic perspective, without additional treatments in the computational path. Our nearly-lossless quantised 6-bit LLMs achieve a $19\times$ higher arithmetic density and $5\times$ memory density than the float32 baseline, surpassing the prior art 8-bit quantisation by $2.5\times$ in arithmetic density and $1.2\times$ in memory density, without requiring any data calibration or re-training. We also share our insights into sub-8-bit LLM quantisation, including the mismatch between activation and weight distributions, optimal fine-tuning strategies, and a lower quantisation granularity inherent in the statistical properties of LLMs. The latter two tricks enable nearly-lossless 4-bit LLMs on downstream tasks. Our code is open-sourced.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の推論には膨大な計算とメモリ資源が必要である。 これらのコストを削減すべく、量子化は有望な解として統合されているが、既存のLLM量子化は主に8ビットに焦点を当てている。 本研究では, LLM層の統計的および学習特性について検討し, LLMの量子化のボトルネックを数値スケーリングオフセットとみなす。 これに対処するために、満員数にまたがるスケーリング係数を共有する一連のメソッドであるllmsに対して、ブロック量子化を適用する。 ブロック量子化は、計算経路で追加の処理をすることなく、演算の観点からのみ数値スケーリングオフセットを効率的に削減する。 ほぼロスレスで量子化された6ビットのLSMは、演算密度が高く、float32ベースラインよりも5\times$メモリ密度が高く、演算密度が2.5\times$、メモリ密度が1.2\times$で、データキャリブレーションや再学習は不要である。 我々はまた、活性化と重量分布のミスマッチ、最適微調整戦略、LLMの統計的性質に固有の低い量子化粒度を含む、サブ8ビットLSM量子化に関する洞察を共有した。 後者の2つのトリックは、下流タスクでほぼ無作為な4ビットLLMを可能にする。 私たちのコードはオープンソースです。

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