論文の概要: L4Q: Parameter Efficient Quantization-Aware Training on Large Language
Models via LoRA-wise LSQ
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04902v1
- Date: Wed, 7 Feb 2024 14:35:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-08 15:04:14.896976
- Title: L4Q: Parameter Efficient Quantization-Aware Training on Large Language
Models via LoRA-wise LSQ
- Title（参考訳）: L4Q: LoRA-wise LSQを用いた大規模言語モデルのパラメータ効率的な量子化学習
- Authors: Hyesung Jeon, Yulhwa Kim, Jae-joon Kim
- Abstract要約: 学習後量子化(PTQ)と量子化対応学習(QAT)の手法は,資源制約のあるシナリオで人気を集めている。
パラメータ効率を考慮した量子化学習アルゴリズムL4Qを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.962184741057505
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Post-training quantization (PTQ) and quantization-aware training (QAT)
methods are gaining popularity in mitigating the high memory and computational
costs associated with Large Language Models (LLMs). In resource-constrained
scenarios, PTQ, with its reduced training overhead, is often preferred over
QAT, despite the latter's potential for higher accuracy. Meanwhile,
parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods like low-rank adaptation (LoRA)
have been introduced, and recent efforts have explored quantization-aware PEFT
techniques. However, these approaches may lack generality due to their reliance
on the pre-quantized model's configuration. Their effectiveness may be
compromised by non-linearly quantized or mixed-precision weights, and the
retraining of specific quantization parameters might impede optimal
performance. To address these challenges, we propose L4Q, an algorithm for
parameter-efficient quantization-aware training. L4Q leverages LoRA-wise
learned quantization step size for LLMs, aiming to enhance generality. The
simultaneous quantization-and-fine-tuning process of L4Q is applicable to
high-precision models, yielding linearly quantized weights with superior
accuracy. Our experiments, conducted on the LLaMA and LLaMA2 model families
using an instructional dataset, showcase L4Q's capabilities in language
comprehension and few-shot in-context learning, achieving sub-4-bit precision
while maintaining comparable training times to applying PEFT on a quantized
model.
- Abstract（参考訳）: 学習後量子化(PTQ)と量子化対応学習(QAT)法は,大規模言語モデル(LLM)に関連する高メモリと計算コストの軽減で人気を集めている。
リソース制約のあるシナリオでは、PTQはトレーニングのオーバーヘッドを減らし、QATよりも好まれる。
一方、低ランク適応(LoRA)のようなパラメータ効率細調整(PEFT)手法を導入し、近年、量子化対応PEFT技術について検討している。
しかし、これらのアプローチは、事前量子化モデルの構成に依存するため、一般性に欠ける可能性がある。
それらの効果は非線形量子化または混合精度の重みによって損なわれ、特定の量子化パラメータの再学習は最適な性能を阻害する可能性がある。
これらの課題に対処するため,パラメータ効率を考慮した量子化学習アルゴリズムL4Qを提案する。
L4Q は LLM に対して LoRA で学習した量子化ステップサイズを活用する。
L4Qの同時量子化・微調整プロセスは高精度なモデルに適用でき、より精度のよい線形量子化重みが得られる。
命令データセットを用いてLLaMAとLLaMA2モデルファミリを用いて実験を行い、L4Qの言語理解能力と文脈内学習能力を示し、量子化モデルにPEFTを適用するための訓練時間を維持しながら、サブ4ビット精度を実現した。
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