論文の概要: FrameQuant: Flexible Low-Bit Quantization for Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06082v1
• Date: Sun, 10 Mar 2024 04:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 08:52:38.554930
• Title: FrameQuant: Flexible Low-Bit Quantization for Transformers
• Title（参考訳）: FrameQuant:変換器のフレキシブル低ビット量子化
• Authors: Harshavardhan Adepu, Zhanpeng Zeng, Li Zhang, Vikas Singh
• Abstract要約: ポストトライニング量子化は、事前トレーニングされたモデルを変更し、それを8ビット以下に量子化する。 変換器モデルに対する(ほとんど)2ビット量子化は、大きな効率向上を約束することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.93241211038938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers are the backbone of powerful foundation models for many Vision and Natural Language Processing tasks. But their compute and memory/storage footprint is large, and so, serving such models is expensive often requiring high-end hardware. To mitigate this difficulty, Post-Training Quantization seeks to modify a pre-trained model and quantize it to eight bits or lower, significantly boosting compute/memory/latency efficiency. Such models have been successfully quantized to four bits with some performance loss. In this work, we outline a simple scheme to quantize Transformer-based models to just two bits (plus some overhead) with only a small drop in accuracy. Key to our formulation is a concept borrowed from Harmonic analysis called Fusion Frames. Our main finding is that the quantization must take place not in the original weight space, but instead in the Fusion Frame representations. If quantization is interpreted as the addition of noise, our casting of the problem allows invoking an extensive body of known consistent recovery and noise robustness guarantees. Further, if desired, de-noising filters are known in closed form. We show empirically, via a variety of experiments, that (almost) two-bit quantization for Transformer models promises sizable efficiency gains.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは多くのビジョンと自然言語処理タスクのための強力な基盤モデルのバックボーンです。 しかし、計算とメモリ/ストレージのフットプリントは大きいため、そのようなモデルを提供するにはハイエンドのハードウェアを必要とすることが多い。 この難しさを軽減するために、Post-Training Quantizationは、事前訓練されたモデルを変更し、それを8ビット以下に量子化し、計算/メモリ/レイテンシ効率を大幅に向上させようとしている。 このようなモデルは4ビットに量子化され、性能が低下している。 本研究では,Transformerをベースとしたモデルを,わずかに精度を低下させるだけで,わずか2ビット(オーバーヘッドを含む)に定量化する簡単なスキームを概説する。 我々の定式化の鍵は、融合フレームと呼ばれる調和解析から借用された概念である。 我々の主な発見は、量子化は元の重み空間ではなく、融合フレーム表現において行われるべきであるということである。 量子化がノイズの追加と解釈される場合、我々のキャスティングは、既知の一貫性のある回復と雑音のロバスト性保証の広範なボディを呼び出すことを可能にする。 さらに、もし望めば、非雑音フィルタは閉形式で知られている。 様々な実験を通して、トランスフォーマーモデルに対する(ほとんど)2ビット量子化は、大きな効率向上を約束することを示す。

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