論文の概要: How Does Quantization Affect Multilingual LLMs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03211v2
• Date: Sat, 12 Oct 2024 17:26:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:04:28.300069
• Title: How Does Quantization Affect Multilingual LLMs?
• Title（参考訳）: 量子化は多言語LLMにどのように影響するか?
• Authors: Kelly Marchisio, Saurabh Dash, Hongyu Chen, Dennis Aumiller, Ahmet Üstün, Sara Hooker, Sebastian Ruder,
• Abstract要約: 量子化技術は、大規模な言語モデルの推論速度と展開を改善するために広く使われている。 量子化多言語LLMの徹底的な分析を行い、言語間の性能と様々なスケールに焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.867324914368524
• License:
• Abstract: Quantization techniques are widely used to improve inference speed and deployment of large language models. While a wide body of work examines the impact of quantization on LLMs in English, none have evaluated across languages. We conduct a thorough analysis of quantized multilingual LLMs, focusing on performance across languages and at varying scales. We use automatic benchmarks, LLM-as-a-Judge, and human evaluation, finding that (1) harmful effects of quantization are apparent in human evaluation, which automatic metrics severely underestimate: a 1.7% average drop in Japanese across automatic tasks corresponds to a 16.0% drop reported by human evaluators on realistic prompts; (2) languages are disparately affected by quantization, with non-Latin script languages impacted worst; and (3) challenging tasks like mathematical reasoning degrade fastest. As the ability to serve low-compute models is critical for wide global adoption of NLP technologies, our results urge consideration of multilingual performance as a key evaluation criterion for efficient models.
• Abstract（参考訳）: 量子化技術は、大規模な言語モデルの推論速度と展開を改善するために広く使われている。 幅広い研究が英語のLLMに対する量子化の影響を調べているが、言語間での評価は行われていない。 量子化多言語LLMの徹底的な解析を行い、言語間の性能と様々なスケールに焦点をあてる。 自動ベンチマーク, LLM-as-a-Judge, 人体評価を用いて, 1) 量子化の有害な影響が人体評価において顕著に過小評価されていること, 1) 自動的タスクにおける日本語の1.7%の低下は, 現実的なプロンプト上での人間の評価者による16.0%の低下に対応していること, (2) 言語は量子化の影響を受けており, 非ラテン語のスクリプト言語が最悪の影響を受けていること, (3) 数学的推論などの課題が急速に悪化していること, などを調べる。 低計算量モデルを提供する能力は、NLP技術の国際的普及に欠かせないため、効率的なモデル評価基準として多言語性能を考慮すべきである。

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