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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11295v3
• Date: Wed, 22 May 2024 03:55:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 06:50:03.293173
• 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(LLaMAモデルの非量子化性能の少なくとも81%)優れたパフォーマンスを、堅牢なトレーニングプロセスで達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.29839811207617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model quantification uses low bit-width values to represent the weight matrices of existing models to be quantized, which is a promising approach to reduce both storage and computational overheads of deploying highly anticipated LLMs. However, current 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 model compressing 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 quantization framework. Sufficient experimental results indicate that OneBit achieves good performance (at least 81% of the non-quantized performance on LLaMA models) with robust training processes when only using 1-bit weight matrices.
• Abstract（参考訳）: モデル量子化は、既存のモデルの重量行列を表現するために、低ビット幅の値を使用する。 しかし、現在の量子化法は、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。 そこで本研究では, 1ビットモデル圧縮フレームワークOneBitについて, LLMの量子化を向上する新しい1ビットパラメータ表現法と, 行列分解に基づく効果的なパラメータ初期化手法を導入し, 量子化フレームワークの収束速度を向上する。 十分な実験結果から,OneBitは1ビットの重み行列のみを使用する場合,ロバストなトレーニングプロセスで良好な性能(LLaMAモデルの非量子化性能の少なくとも81%)を達成できることが示唆された。

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