論文の概要: What Makes Quantization for Large Language Models Hard? An Empirical Study from the Lens of Perturbation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06408v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 03:42:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 20:20:46.732959
• Title: What Makes Quantization for Large Language Models Hard? An Empirical Study from the Lens of Perturbation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの量子化はなぜ難しいのか? 摂動レンズを用いた実証的研究
• Authors: Zhuocheng Gong, Jiahao Liu, Jingang Wang, Xunliang Cai, Dongyan Zhao, Rui Yan
• Abstract要約: 量子化は、大規模言語モデル(LLM)のメモリと計算効率を改善する技術である。 本稿では,LLMの重みと活性化に付加される摂動として,量子化の新しい視点を提案する。 各種人工摂動実験を行い,LLMの性能への影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.153595212571375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantization has emerged as a promising technique for improving the memory and computational efficiency of large language models (LLMs). Though the trade-off between performance and efficiency is well-known, there is still much to be learned about the relationship between quantization and LLM performance. To shed light on this relationship, we propose a new perspective on quantization, viewing it as perturbations added to the weights and activations of LLMs. We call this approach "the lens of perturbation". Using this lens, we conduct experiments with various artificial perturbations to explore their impact on LLM performance. Our findings reveal several connections between the properties of perturbations and LLM performance, providing insights into the failure cases of uniform quantization and suggesting potential solutions to improve the robustness of LLM quantization. To demonstrate the significance of our findings, we implement a simple non-uniform quantization approach based on our insights. Our experiments show that this approach achieves minimal performance degradation on both 4-bit weight quantization and 8-bit quantization for weights and activations. These results validate the correctness of our approach and highlight its potential to improve the efficiency of LLMs without sacrificing performance.
• Abstract（参考訳）: 量子化は、大規模言語モデル(llm)のメモリと計算効率を改善する有望な技術として登場した。 性能と効率のトレードオフはよく知られているが、量子化とLCMの性能の関係について学ぶことはまだまだ多い。 この関係を明らかにするために,LLMの重みと活性化に付加される摂動として,量子化の新しい視点を提案する。 我々はこのアプローチを「摂動のレンズ」と呼んでいる。 このレンズを用いて, 各種人工摂動実験を行い, LLM性能への影響を調べた。 本研究は, 摂動特性とLLM性能の関連性を明らかにし, 均一量子化の故障事例を考察し, LLM量子化の堅牢性向上のための潜在的解決策を提案する。 本研究の意義を実証するため,我々は洞察に基づく単純な非一様量子化手法を実装した。 提案手法は,4ビット重み量子化と8ビット量子化の両方において,重みとアクティベーションの性能低下を最小限に抑えることを実証する。 これらの結果は,本手法の正しさを検証し,性能を犠牲にすることなくLCMの効率を向上させる可能性を強調した。

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