論文の概要: L4Q: Parameter Efficient Quantization-Aware Fine-Tuning on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04902v3
• Date: Wed, 22 May 2024 20:23:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-25 06:59:47.144026
• Title: L4Q: Parameter Efficient Quantization-Aware Fine-Tuning on Large Language Models
• Title（参考訳）: L4Q: 大規模言語モデルにおけるパラメータの量子化効率を考慮したファインチューニング
• Authors: Hyesung Jeon, Yulhwa Kim, Jae-joon Kim,
• Abstract要約: ポストトレーニング量子化(PTQ)は、量子化対応トレーニング(QAT)よりも以前の研究で一般的に使われている。 設計上、L4Qは量化パラメータが重み更新を反映するのに対して、重み更新は量子化エラーを減らす。 実験により, この結合量子化法と微調整法は, サブ4ビット量子化における非結合細調整法よりも精度が高いことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.304907804008533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the high memory and computational costs associated with Large Language Models, model compression via quantization and parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods, such as low-rank adaptation (LoRA), are gaining popularity. This has led to active research on quantization-aware PEFT techniques, which aim to create models with high accuracy and low memory overhead. Among quantization methods, post-training quantization (PTQ) is more commonly used in previous works than quantization-aware training (QAT), despite QAT's potential for higher accuracy. This preference is due to PTQ's low training overhead. However, PTQ-based PEFT methods often utilize high-precision parameters, making it difficult to fully exploit the efficiency of quantization. Additionally, they have limited adaptation ability due to a reduced and constrained LoRA parameter structure. To overcome these challenges, we propose L4Q, which leverages joint quantization and fine-tuning to reduce QAT's memory overhead and produce models that consist entirely of quantized weights while achieving effective adaptation to downstream tasks. By design, L4Q allows quantization parameters to reflect weight updates, while weight updates reduce quantization errors. Our experiments demonstrate that this coupled quantization and fine-tuning approach yields superior accuracy compared to decoupled fine-tuning schemes in sub-4-bit quantization. Using the LLaMA model families and instructional datasets, we showcase L4Q's capabilities in language tasks and few-shot in-context learning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルに付随する高メモリと計算コストのため、量子化によるモデル圧縮や低ランク適応(LoRA)のようなパラメータ効率の微調整(PEFT)手法が普及している。 これは、高い精度とメモリオーバーヘッドの低いモデルを作成することを目的とした、量子化対応PEFT技術に関する活発な研究につながっている。 量子化法のうち、PTQ(Post-training Quantization)はQATの精度が高いにもかかわらず、QAT(Quantization-Aware Training)よりも以前の研究でよく使われている。 これはPTQのトレーニングオーバーヘッドが低いためである。 しかし、PTQベースのPEFT法は、しばしば高精度なパラメータを利用するため、量子化の効率を完全に活用することは困難である。 さらに、LoRAパラメータ構造が小さく制約されたため、適応能力が制限される。 これらの課題を克服するために,共同量子化と微調整を活用してQATのメモリオーバーヘッドを低減するL4Qを提案する。 設計上、L4Qは量化パラメータが重み更新を反映するのに対して、重み更新は量子化エラーを減らす。 実験により, この結合量子化法と微調整法は, サブ4ビット量子化における非結合細調整法よりも精度が高いことを示した。 LLaMAモデルファミリとインストラクショナルデータセットを用いて,L4Qの言語タスクと数発のテキスト内学習能力を示す。

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