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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11295v5
• Date: Mon, 04 Nov 2024 12:55:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:41:23.011320
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• CLAQ: Pushing the Limits of Low-Bit Post-Training Quantization for LLMs [44.03692512352445]
  カラムレベル適応量量子化(CLAQ)は、LLM(Large Language Models)量子化のための新しく効果的なフレームワークである。 本稿では,LLM量子化のための3種類の適応戦略を導入することで,新しい効果的なCLAQフレームワークを提案する。 LLaMA-1, LLaMA-2, Yi など,様々な主要なオープンソース LLM に関する実験により, 提案手法が様々なビット設定における最先端結果を達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T14:49:39Z)
• SliM-LLM: Salience-Driven Mixed-Precision Quantization for Large Language Models [67.67135738642547]
  後学習量子化(PTQ)は、大規模言語モデル(LLM)において研究される強力な圧縮手法である。 既存のPTQ法は、特に4ビット幅以下では、精度と効率の点で理想的ではない。 本稿では,LSM,すなわちSliM-LLMに対するSalience-Driven Mixed-Precision Quantizationスキームを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T16:21:48Z)
• DB-LLM: Accurate Dual-Binarization for Efficient LLMs [83.70686728471547]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野を著しく進歩させてきた。 既存の超低ビット量子化は、常に深刻な精度低下を引き起こす。 本稿では,LLM,すなわちDB-LLMのための新しいデュアルバイナライズ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T09:04:30Z)
• BiLLM: Pushing the Limit of Post-Training Quantization for LLMs [53.31402059062365]
  BiLLMは、事前訓練された大規模言語モデルに適した1ビット後のトレーニング後の量子化スキームである。 LLaMA2-70Bの8.41パープレキシティは、様々なLLMファミリーで1.08ビットの重みしか持たない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T09:26:34Z)
• LQ-LoRA: Low-rank Plus Quantized Matrix Decomposition for Efficient Language Model Finetuning [66.85589263870702]
  提案手法では,事前学習した行列を高精度の低ランク成分とメモリ効率の量子化成分に分解するために反復アルゴリズムを用いる。 微調整されたRoBERTaとLLaMA-2の実験は、我々の低ランク+量子化行列分解法(LQ-LoRA)が強いQLoRAおよびGPTQ-LoRAベースラインより優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T18:57:41Z)
• OmniQuant: Omnidirectionally Calibrated Quantization for Large Language Models [57.27101446992148]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクに革命をもたらした。 近年のPTQ法はメモリフットプリントの削減とLLMの計算効率の向上に有効である。 多様な量子化設定において優れた性能を実現するLLMのOmnidirectly calibrated Quantization手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T02:28:35Z)
• FineQuant: Unlocking Efficiency with Fine-Grained Weight-Only Quantization for LLMs [9.072821427818557]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語タスクで最先端のパフォーマンスを達成しているが、実用的なデプロイメントには課題がある。 メモリ消費を削減し,LLMの推論を高速化する,効率的な重みのみの量子化法を提案する。 我々は,OPT-175Bや内部MoEモデルのような大規模オープンソースモデルに対するアプローチを評価し,スループットを最大3.65倍に向上しながら,最小限の精度の損失を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T23:57:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。