論文の概要: Oh! We Freeze: Improving Quantized Knowledge Distillation via Signal Propagation Analysis for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18159v2
• Date: Thu, 28 Mar 2024 08:22:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 10:49:40.374433
• Title: Oh! We Freeze: Improving Quantized Knowledge Distillation via Signal Propagation Analysis for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための信号伝搬解析による量子化知識蒸留の改善
• Authors: Kartikeya Bhardwaj, Nilesh Prasad Pandey, Sweta Priyadarshi, Kyunggeun Lee, Jun Ma, Harris Teague,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)や拡散モデルといった大規模な生成モデルは、それぞれNLPとコンピュータビジョンの分野に革命をもたらした。 本研究では, 知識蒸留(KD-QAT)を用いた軽量量子化対応微調整技術を提案し, 4ビット量化LDMの性能向上を図る。 我々は, ovフリーズがほぼ浮動小数点精度, すなわちCommonsense Reasoningベンチマークにおいて0.7%未満の精度で精度を低下させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.69541128149828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large generative models such as large language models (LLMs) and diffusion models have revolutionized the fields of NLP and computer vision respectively. However, their slow inference, high computation and memory requirement makes it challenging to deploy them on edge devices. In this study, we propose a light-weight quantization aware fine tuning technique using knowledge distillation (KD-QAT) to improve the performance of 4-bit weight quantized LLMs using commonly available datasets to realize a popular language use case, on device chat applications. To improve this paradigm of finetuning, as main contributions, we provide insights into stability of KD-QAT by empirically studying the gradient propagation during training to better understand the vulnerabilities of KD-QAT based approaches to low-bit quantization errors. Based on our insights, we propose ov-freeze, a simple technique to stabilize the KD-QAT process. Finally, we experiment with the popular 7B LLaMAv2-Chat model at 4-bit quantization level and demonstrate that ov-freeze results in near floating point precision performance, i.e., less than 0.7% loss of accuracy on Commonsense Reasoning benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)や拡散モデルといった大規模な生成モデルは、それぞれNLPとコンピュータビジョンの分野に革命をもたらした。 しかし、その遅い推論、高い計算とメモリ要求は、エッジデバイスへのデプロイを困難にしている。 本研究では,知識蒸留(KD-QAT)を用いた軽量量子化対応微調整手法を提案する。 低ビット量子化誤差に対するKD-QATベースのアプローチの脆弱性をよりよく理解するために、トレーニング中の勾配伝播を実証的に研究することで、KD-QATの安定性に関する洞察を提供する。 そこで本研究では, KD-QAT プロセスの安定化のための簡単な手法である ov-freeze を提案する。 最後に、一般的な7B LLaMAv2-Chatモデルを4ビット量子化レベルで実験し、ovフリーズが近い浮動小数点精度、すなわちCommonsense Reasoningベンチマークで0.7%の精度の損失をもたらすことを示す。

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