論文の概要: OneBit: Towards Extremely Low-bit Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11295v1
• Date: Sat, 17 Feb 2024 14:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 21:56:59.104532
• Title: OneBit: Towards Extremely Low-bit Large Language Models
• Title（参考訳）: OneBit: 極低ビット大規模言語モデルを目指して
• Authors: Yuzhuang Xu, Xu Han, Zonghan Yang, Shuo Wang, Qingfu Zhu, Zhiyuan Liu, Weidong Liu, Wanxiang Che
• Abstract要約: 本稿では, LLMの重量行列を1ビットに大胆に定量化し, LLMの極低ビット幅展開への道を開く。 実験によると、OneBitは、堅牢なトレーニングプロセスで優れたパフォーマンス(少なくとも、非量子化パフォーマンスの83%)を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.15388378646395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model quantification uses low bit-width values to represent the weight matrices of models, which is a promising approach to reduce both storage and computational overheads of deploying highly anticipated LLMs. However, existing quantization methods suffer severe performance degradation when the bit-width is extremely reduced, and thus focus on utilizing 4-bit or 8-bit values to quantize models. This paper boldly quantizes the weight matrices of LLMs to 1-bit, paving the way for the extremely low bit-width deployment of LLMs. For this target, we introduce a 1-bit quantization-aware training (QAT) framework named OneBit, including a novel 1-bit parameter representation method to better quantize LLMs as well as an effective parameter initialization method based on matrix decomposition to improve the convergence speed of the QAT framework. Sufficient experimental results indicate that OneBit achieves good performance (at least 83% of the non-quantized performance) with robust training processes when only using 1-bit weight matrices.
• Abstract（参考訳）: モデル定量化では、低ビット幅値を使用してモデルの重み行列を表現する。 しかし、既存の量子化法はビット幅が極端に小さくなると深刻な性能劣化に悩まされ、4ビットまたは8ビットの値を用いてモデルを量子化する。 本稿では, LLMの重量行列を1ビットに大胆に定量化し, LLMの極低ビット幅展開への道を開く。 この目的のために,1ビット量子化アウェアトレーニング(qat)フレームワークonebitを紹介し,llmをより良く量子化するための新しい1ビットパラメータ表現法と,行列分解に基づく有効パラメータ初期化法を用いて,qatフレームワークの収束速度を向上させる。 十分な実験結果から,OneBitは1ビットの重み行列のみを用いることで,堅牢なトレーニングプロセスで良好な性能(最低でも83%の非量子化性能)を達成できることが示唆された。

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