Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization

論文の概要: Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06118v4
Date: Wed, 11 Sep 2024 07:48:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-12 22:03:32.428166
Title: Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization
Title（参考訳）: 付加量子化による大規模言語モデルの極端圧縮
Authors: Vage Egiazarian, Andrei Panferov, Denis Kuznedelev, Elias Frantar, Artem Babenko, Dan Alistarh,
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 59.3122859349777
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The emergence of accurate open large language models (LLMs) has led to a race towards performant quantization techniques which can enable their execution on end-user devices. In this paper, we revisit the problem of "extreme" LLM compression-defined as targeting extremely low bit counts, such as 2 to 3 bits per parameter-from the point of view of classic methods in Multi-Codebook Quantization (MCQ). Our algorithm, called AQLM, generalizes the classic Additive Quantization (AQ) approach for information retrieval to advance the state-of-the-art in LLM compression, via two innovations: 1) learned additive quantization of weight matrices in input-adaptive fashion, and 2) joint optimization of codebook parameters across each transformer blocks. Broadly, AQLM is the first scheme that is Pareto optimal in terms of accuracy-vs-model-size when compressing to less than 3 bits per parameter, and significantly improves upon all known schemes in the extreme compression (2bit) regime. In addition, AQLM is practical: we provide fast GPU and CPU implementations of AQLM for token generation, which enable us to match or outperform optimized FP16 implementations for speed, while executing in a much smaller memory footprint.
Abstract（参考訳）: 正確なオープン大言語モデル(LLM)の出現は、エンドユーザーデバイス上での実行を可能にするパフォーマンス量子化技術への競争に繋がった。本稿では,Multi-Codebook Quantization(MCQ)における古典的手法の観点から,パラメータあたり2ビットから3ビットといった,極めて低ビット数を対象として定義されたLLM圧縮の問題を再検討する。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し、LLM圧縮の最先端を推し進める。 1)入力適応方式による重量行列の学習的加算量化,及び 2) トランスブロック間でのコードブックパラメータの協調最適化。広く言えば、AQLMはパラメータあたり3ビット未満に圧縮する場合に精度-vs-モデルサイズでパレートが最適となる最初のスキームであり、極端な圧縮(2ビット)方式で知られているすべてのスキームを著しく改善する。さらに、AQLMは、トークン生成のために高速なGPUとCPU実装を提供するので、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し、メモリフットプリントをはるかに小さくして実行できます。

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