論文の概要: SliM-LLM: Salience-Driven Mixed-Precision Quantization for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14917v2
• Date: Sun, 25 May 2025 08:58:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:41.513998
• Title: SliM-LLM: Salience-Driven Mixed-Precision Quantization for Large Language Models
• Title（参考訳）: SliM-LLM:大規模言語モデルのためのサリエンス駆動混合精度量子化
• Authors: Wei Huang, Haotong Qin, Yangdong Liu, Yawei Li, Qinshuo Liu, Xianglong Liu, Luca Benini, Michele Magno, Shiming Zhang, Xiaojuan Qi,
• Abstract要約: 後学習量子化(PTQ)は,大規模言語モデル(LLM)の圧縮に有効な手法である 本稿では,SliM-LLMを提案する。SliM-LLMは,グループ単位でビット幅を割り当てるサリエンス駆動の混合精度量子化フレームワークである。 実験により、SliM-LLMは低ビット幅の様々なLLMにおいて優れた性能を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.118592279833656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Post-training quantization (PTQ) is an effective technique for compressing large language models (LLMs). However, while uniform-precision quantization is computationally efficient, it often compromises model performance. To address this, we propose SliM-LLM, a salience-driven mixed-precision quantization framework that allocates bit-widths at the group-wise. Our approach leverages the observation that important weights follow a structured distribution and introduces two key components: \textbf{1)} \textit{Salience-Determined Bit Allocation} adaptively assigns bit-widths to groups within each layer based on their salience; and \textbf{2)} \textit{Salience-Weighted Quantizer Calibration} optimizes quantizer parameters by incorporating element-level salience. With its structured partitioning, SliM-LLM provides a hardware-friendly solution that matches the efficiency of uniform quantization methods while improving accuracy. Experiments show that SliM-LLM achieves superior performance across various LLMs at low bit-widths. For example, a 2-bit quantized LLaMA-7B model reduces memory usage by nearly 6x compared to the floating-point baseline, decreases perplexity by 48\% compared to state-of-the-art gradient-free PTQ methods, and maintains GPU inference speed. Additionally, the extended version, SliM-LLM$^+$, which incorporates gradient-based quantization, further reduces perplexity by 35.1\%. Our code is available at https://github.com/Aaronhuang-778/SliM-LLM
• Abstract（参考訳）: 後学習量子化(PTQ)は,大規模言語モデル(LLM)の圧縮に有効な手法である。 しかし、一様精度量子化は計算的に効率的であるが、しばしばモデルの性能を損なう。 そこで本稿では,SliM-LLMを提案する。SliM-LLMはサリエンス駆動の混合精度量子化フレームワークで,ビット幅をグループ単位で割り当てる。 我々のアプローチは、重要な重みが構造分布に従うという観察を生かして、2つの重要な成分を導入する: \textbf{1)} \textit{Salience-Determined Bit Allocation} は、各層内のグループに適応的にビット幅を割り当てる; \textbf{2} \textit{Salience-Weighted Quantizer Calibration} は、要素レベルのサリエンスを組み込むことで、量子化パラメータを最適化する。 構造化パーティショニングにより、SliM-LLMはハードウェアフレンドリーなソリューションを提供する。 実験により、SliM-LLMは低ビット幅の様々なLLMにおいて優れた性能を発揮することが示された。 例えば、2ビット量子化LLaMA-7Bモデルでは、浮動小数点ベースラインに比べてメモリ使用量が6倍近く減少し、最先端の勾配のないPTQ法に比べて48倍のパープレキシティが減少し、GPU推論速度が維持される。 さらに、勾配に基づく量子化を取り入れた拡張版であるSliM-LLM$^+$は、さらに複雑度を35.1\%削減する。 私たちのコードはhttps://github.com/Aaronhuang-778/SliM-LLMで利用可能です。

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