論文の概要: BiLLM: Pushing the Limit of Post-Training Quantization for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04291v2
• Date: Wed, 15 May 2024 13:55:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 17:41:32.205080
• Title: BiLLM: Pushing the Limit of Post-Training Quantization for LLMs
• Title（参考訳）: BiLLM:LLMにおける後処理量子化の限界を推し進める
• Authors: Wei Huang, Yangdong Liu, Haotong Qin, Ying Li, Shiming Zhang, Xianglong Liu, Michele Magno, Xiaojuan Qi,
• Abstract要約: BiLLMは、事前訓練された大規模言語モデルに適した1ビット後のトレーニング後の量子化スキームである。 LLaMA2-70Bの8.41パープレキシティは、様々なLLMファミリーで1.08ビットの重みしか持たない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.31402059062365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretrained large language models (LLMs) exhibit exceptional general language processing capabilities but come with significant demands on memory and computational resources. As a powerful compression technology, binarization can extremely reduce model weights to a mere 1 bit, lowering the expensive computation and memory requirements. However, existing quantization techniques fall short of maintaining LLM performance under ultra-low bit-widths. In response to this challenge, we present BiLLM, a groundbreaking 1-bit post-training quantization scheme tailored for pretrained LLMs. Based on the weight distribution of LLMs, BiLLM first identifies and structurally selects salient weights, and minimizes the compression loss through an effective binary residual approximation strategy. Moreover, considering the bell-shaped distribution of the non-salient weights, we propose an optimal splitting search to group and binarize them accurately. BiLLM achieving for the first time high-accuracy inference (e.g. 8.41 perplexity on LLaMA2-70B) with only 1.08-bit weights across various LLMs families and evaluation metrics, outperforms SOTA quantization methods of LLM by significant margins. Moreover, BiLLM enables the binarization process of the LLM with 7 billion weights within 0.5 hours on a single GPU, demonstrating satisfactory time efficiency. Our code is available at https://github.com/Aaronhuang-778/BiLLM.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、例外的な汎用的な言語処理能力を示すが、メモリと計算資源に大きな需要がある。 強力な圧縮技術として、バイナライゼーションはモデル重みをわずか1ビットに減らし、高価な計算とメモリ要求を低減させる。 しかし、既存の量子化技術は、超低ビット幅でのLLM性能を維持するには不十分である。 この課題に対応して,事前学習LLMに適した1ビット後量子化方式であるBiLLMを提案する。 LLMの重み分布に基づいて、BiLLMはまず有意な重みを識別し、構造的に選択し、効率的な二乗残差近似戦略により圧縮損失を最小化する。 さらに,非塩分重みのベル形状分布を考慮し,グループ化と二項化を正確に行うための最適分割探索を提案する。 BiLLMはLLaMA2-70B上の8.41パープレキシティを初めて達成し、様々なLLMファミリーと評価指標で1.08ビットの重みしか持たず、LLMのSOTA量子化法をかなりのマージンで上回った。 さらに、BiLLMは、1つのGPU上で0.5時間以内に70億の重みを持つLLMのバイナライズプロセスを可能にし、良好な時間効率を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/Aaronhuang-778/BiLLM.comで公開されています。

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