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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04902v5
• Date: Mon, 16 Dec 2024 12:06:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:52:31.415024
• 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: 量子化学習(QAT)とローランド適応(LoRA)を統合したL4Qを提案する。 メモリ最適化レイヤ設計を採用することで、L4QはQATのメモリオーバーヘッドを大幅に削減し、トレーニングコストはLoRAに匹敵する。 この量子化法と微調整法の組み合わせにより精度が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.304907804008533
• License:
• Abstract: Due to the high memory and computational costs associated with large language models (LLMs), model compression techniques such as quantization, which reduces inference costs, and parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods like Low-Rank Adaptation (LoRA), which reduce training costs, have gained significant popularity. This trend has spurred active research into quantization-aware PEFT techniques, aimed at maintaining model accuracy while minimizing memory overhead during both inference and training. Previous quantization-aware PEFT methods typically apply post-training quantization (PTQ) to pre-trained LLMs, followed by PEFT to recover accuracy loss. Meanwhile, this approach has limitations in recovering the accuracy loss. In this paper, we propose L4Q, a method that integrates Quantization-Aware Training (QAT) with LoRA. By employing a memory-optimized layer design, L4Q significantly reduces QAT's memory overhead, making its training cost comparable to LoRA, while preserving the advantage of QAT in producing fully quantized LLMs with high accuracy. Our experiments demonstrate that this combined approach to quantization and fine-tuning achieves superior accuracy compared to decoupled fine-tuning schemes, particularly in 4-bit and 3-bit quantization, positioning L4Q as an efficient QAT solution. Using the LLaMA and Mistral models with instructional datasets, we showcase L4Q's capabilities in language tasks and few-shot learning.
• Abstract（参考訳）: 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ため、推論コストを削減した量子化などのモデル圧縮技術や、トレーニングコストを削減したLo-Rank Adaptation (LoRA)のようなパラメータ効率のよい微調整(PEFT)手法が広く普及している。 この傾向は、推論とトレーニングの双方におけるメモリオーバーヘッドを最小限に抑えながら、モデルの精度を維持することを目的とした、量子化対応PEFT技術の研究を活発に進めている。 従来の量子化を意識したPEFT法は、通常、トレーニング後量子化(PTQ)を事前訓練されたLCMに適用し、PEFTで精度の低下を回復する。 一方、このアプローチは精度損失の回復に限界がある。 本稿では,量子化学習(QAT)とLoRAを統合したL4Qを提案する。 メモリ最適化層設計を採用することで、L4QはQATのメモリオーバーヘッドを大幅に削減し、トレーニングコストはLoRAに匹敵する。 この量子化法と微調整法の組み合わせは、特に4ビットおよび3ビットの量子化において、分離された微調整法に比べて精度が向上し、L4Qを効率的なQAT解として位置づけることが実証された。 LLaMAとMistralモデルと命令データセットを用いて、L4Qの言語タスクと数発の学習能力を示す。

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