論文の概要: Outliers and Calibration Sets have Diminishing Effect on Quantization of Modern LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20835v1
• Date: Fri, 31 May 2024 14:24:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 14:18:09.519861
• Title: Outliers and Calibration Sets have Diminishing Effect on Quantization of Modern LLMs
• Title（参考訳）: 近代LLMの量子化に及ぼす外乱と校正セットの影響
• Authors: Davide Paglieri, Saurabh Dash, Tim Rocktäschel, Jack Parker-Holder,
• Abstract要約: 学習後量子化(PTQ)は大規模言語モデル(LLM)の効率を向上させる PTQにおける校正セットの役割,特に隠れ活性化に対する効果について検討する。 我々の分析では、利用可能なモデル間で量子化の有効性に顕著なコントラストが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.38239289662178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Post-Training Quantization (PTQ) enhances the efficiency of Large Language Models (LLMs) by enabling faster operation and compatibility with more accessible hardware through reduced memory usage, at the cost of small performance drops. We explore the role of calibration sets in PTQ, specifically their effect on hidden activations in various notable open-source LLMs. Calibration sets are crucial for evaluating activation magnitudes and identifying outliers, which can distort the quantization range and negatively impact performance. Our analysis reveals a marked contrast in quantization effectiveness across models. The older OPT model, which much of the quantization literature is based on, shows significant performance deterioration and high susceptibility to outliers with varying calibration sets. In contrast, newer models like Llama-2 7B, Llama-3 8B, Command-R 35B, and Mistral 7B demonstrate strong robustness, with Mistral 7B showing near-immunity to outliers and stable activations. These findings suggest a shift in PTQ strategies might be needed. As advancements in pre-training methods reduce the relevance of outliers, there is an emerging need to reassess the fundamentals of current quantization literature. The emphasis should pivot towards optimizing inference speed, rather than primarily focusing on outlier preservation, to align with the evolving characteristics of state-of-the-art LLMs.
• Abstract（参考訳）: PTQ(Post-Training Quantization)は、メモリ使用量を減らすことで、より高速な操作と、よりアクセスしやすいハードウェアとの互換性を実現することで、パフォーマンス低下のコストで、Large Language Models(LLMs)の効率を向上させる。 PTQにおけるキャリブレーションセットの役割,特に各種オープンソースLCMにおける隠れアクティベーションへの影響について検討する。 キャリブレーションセットは、アクティベーションの規模を評価して、量子化範囲を歪め、性能に悪影響を及ぼすような外れ値を特定するのに不可欠である。 我々の分析では、モデル間で量子化の有効性が顕著に比較されている。 量子化の文献の多くをベースとした古いOPTモデルは、様々なキャリブレーションセットを持つ外れ値に対して顕著な性能劣化と高い感受性を示す。 対照的に、Llama-2 7B、Llama-3 8B、Command-R 35B、Mistral 7Bといった新しいモデルは強い堅牢性を示し、Mistral 7Bは外れ値と安定した活性化を示す。 これらの結果はPTQ戦略の転換が必要であることを示唆している。 事前学習手法の進歩により、外れ値の関連性が低下するにつれ、現在の量子化文学の基礎を再評価する必要性が高まっている。 現状のLDMの進化する特性に合わせるために、主にアウターリー保存に焦点を当てるのではなく、推論速度の最適化に重点を置くべきである。

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