論文の概要: CBQ: Cross-Block Quantization for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07950v4
• Date: Mon, 15 Apr 2024 10:57:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 22:57:53.097423
• Title: CBQ: Cross-Block Quantization for Large Language Models
• Title（参考訳）: CBQ:大規模言語モデルのためのクロスブロック量子化
• Authors: Xin Ding, Xiaoyu Liu, Zhijun Tu, Yun Zhang, Wei Li, Jie Hu, Hanting Chen, Yehui Tang, Zhiwei Xiong, Baoqun Yin, Yunhe Wang,
• Abstract要約: ポストトレーニング量子化(PTQ)は、超低コストで大規模言語モデル(LLM)を圧縮する上で重要な役割を果たしている。 LLMのためのクロスブロック再構成に基づくPTQ手法CBQを提案する。 CBQはリコンストラクションスキームを使用してクロスブロック依存関係を採用し、エラーの蓄積を最小限に抑えるために複数のブロックにまたがる長距離依存関係を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.82132832702895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Post-training quantization (PTQ) has played a key role in compressing large language models (LLMs) with ultra-low costs. However, existing PTQ methods only focus on handling the outliers within one layer or one block, which ignores the dependency of blocks and leads to severe performance degradation in low-bit settings. In this paper, we propose CBQ, a cross-block reconstruction-based PTQ method for LLMs. CBQ employs a cross-block dependency using a homologous reconstruction scheme, establishing long-range dependencies across multiple blocks to minimize error accumulation. Furthermore, CBQ incorporates a coarse-to-fine preprocessing (CFP) strategy for suppressing weight and activation outliers, coupled with an adaptive LoRA-Rounding technique for precise weight quantization. These innovations enable CBQ to not only handle extreme outliers effectively but also improve overall quantization accuracy. Extensive experiments show that CBQ achieves superior low-bit quantization (W4A4, W4A8, W2A16) and outperforms existing state-of-the-art methods across various LLMs and datasets. Notably, CBQ quantizes the 4-bit LLAMA1-65B model within only 4.3 hours on a single GPU, achieving a commendable tradeoff between performance and quantization efficiency.
• Abstract（参考訳）: ポストトレーニング量子化(PTQ)は、大規模言語モデル(LLM)を超低コストで圧縮する上で重要な役割を果たしている。 しかし、既存のPTQメソッドは、ブロックの依存性を無視し、低ビット設定でパフォーマンスが著しく低下する1つの層または1つのブロック内でのアウトレイラの処理にのみフォーカスする。 本稿では,LLMのためのブロック間再構成に基づくPTQ手法CBQを提案する。 CBQは、複数のブロックにまたがる長距離依存関係を確立し、エラーの蓄積を最小限に抑える。 さらに、CBQは、重みとアクティベーションアウトリアを抑制するための粗大な前処理(CFP)戦略と、高精度な重み量子化のための適応的なLoRA-Rounding技術が組み込まれている。 これらの革新によりCBQは極端な外れ値の処理を効果的に行うだけでなく、全体的な量子化精度を向上させることができる。 広範な実験により、CBQは優れた低ビット量子化(W4A4、W4A8、W2A16)を達成し、様々なLCMやデータセットで既存の最先端の手法より優れていることが示された。 CBQは4ビットのLAMA1-65Bモデルを1つのGPUでわずか4.3時間で量子化し、性能と量子化効率の相違点を達成する。

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