論文の概要: LLMC: Benchmarking Large Language Model Quantization with a Versatile Compression Toolkit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06001v3
• Date: Wed, 09 Oct 2024 06:09:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:30:33.664464
• Title: LLMC: Benchmarking Large Language Model Quantization with a Versatile Compression Toolkit
• Title（参考訳）: LLMC:Versatile Compression Toolkitによる大規模言語モデルの量子化のベンチマーク
• Authors: Ruihao Gong, Yang Yong, Shiqiao Gu, Yushi Huang, Chengtao Lv, Yunchen Zhang, Xianglong Liu, Dacheng Tao,
• Abstract要約: 鍵圧縮技術である量子化は、大きな言語モデルを圧縮し、加速することにより、これらの要求を効果的に軽減することができる。 本稿では,プラグアンドプレイ圧縮ツールキットであるLLMCについて,量子化の影響を公平かつ体系的に検討する。 この汎用ツールキットによって、我々のベンチマークはキャリブレーションデータ、アルゴリズム(3つの戦略)、データフォーマットの3つの重要な側面をカバーしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.73370804397226
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) are propelling us toward artificial general intelligence with their remarkable emergent abilities and reasoning capabilities. However, the substantial computational and memory requirements limit the widespread adoption. Quantization, a key compression technique, can effectively mitigate these demands by compressing and accelerating LLMs, albeit with potential risks to accuracy. Numerous studies have aimed to minimize the accuracy loss associated with quantization. However, their quantization configurations vary from each other and cannot be fairly compared. In this paper, we present LLMC, a plug-and-play compression toolkit, to fairly and systematically explore the impact of quantization. LLMC integrates dozens of algorithms, models, and hardwares, offering high extensibility from integer to floating-point quantization, from LLM to vision-language (VLM) model, from fixed-bit to mixed precision, and from quantization to sparsification. Powered by this versatile toolkit, our benchmark covers three key aspects: calibration data, algorithms (three strategies), and data formats, providing novel insights and detailed analyses for further research and practical guidance for users. Our toolkit is available at https://github.com/ModelTC/llmc.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、目覚ましい創発的能力と推論能力を備えた汎用人工知能への私たちを推進している。 しかし、計算とメモリの要求は広く採用されるのを制限している。 鍵圧縮技術である量子化は、LLMを圧縮・加速することでこれらの要求を効果的に軽減することができる。 多くの研究は量子化に伴う精度損失を最小限にすることを目的としている。 しかし、それらの量子化構成は互いに異なっており、かなり比較できない。 本稿では,プラグイン・アンド・プレイ圧縮ツールキットであるLLMCについて,量子化の影響を公平かつ体系的に調査する。 LLMCは数十のアルゴリズム、モデル、ハードウェアを統合し、整数から浮動小数点量子化、LLMから視覚言語(VLM)モデル、固定ビットから混合精度、量子化からスパーシフィケーションまで、高い拡張性を提供する。 この汎用ツールキットによって、我々のベンチマークは、キャリブレーションデータ、アルゴリズム(3つの戦略)、データフォーマットの3つの重要な側面をカバーし、新しい洞察と詳細な分析を提供し、ユーザーにさらなる研究と実践的なガイダンスを提供する。 ツールキットはhttps://github.com/ModelTC/llmc.comで利用可能です。

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