論文の概要: A Comprehensive Evaluation of Quantized Instruction-Tuned Large Language Models: An Experimental Analysis up to 405B

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11055v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 10:31:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-18 17:05:36.333182
• Title: A Comprehensive Evaluation of Quantized Instruction-Tuned Large Language Models: An Experimental Analysis up to 405B
• Title（参考訳）: 量子命令型大規模言語モデルの総合的評価:最大405Bまでの実験的検討
• Authors: Jemin Lee, Sihyeong Park, Jinse Kwon, Jihun Oh, Yongin Kwon,
• Abstract要約: 本稿では、7Bから405Bのモデルにおける命令調整型LLMの性能を評価する。 我々は6つのタスクタイプ(常識Q&A、知識と言語理解、指示追従、幻覚検出、数学、対話)のパフォーマンスを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.832907585157638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Prior research works have evaluated quantized LLMs using limited metrics such as perplexity or a few basic knowledge tasks and old datasets. Additionally, recent large-scale models such as Llama 3.1 with up to 405B have not been thoroughly examined. This paper evaluates the performance of instruction-tuned LLMs across various quantization methods (GPTQ, AWQ, SmoothQuant, and FP8) on models ranging from 7B to 405B. Using 13 benchmarks, we assess performance across six task types: commonsense Q\&A, knowledge and language understanding, instruction following, hallucination detection, mathematics, and dialogue. Our key findings reveal that (1) quantizing a larger LLM to a similar size as a smaller FP16 LLM generally performs better across most benchmarks, except for hallucination detection and instruction following; (2) performance varies significantly with different quantization methods, model size, and bit-width, with weight-only methods often yielding better results in larger models; (3) task difficulty does not significantly impact accuracy degradation due to quantization; and (4) the MT-Bench evaluation method has limited discriminatory power among recent high-performing LLMs.
• Abstract（参考訳）: 従来の研究では、パープレキシティやいくつかの基本的な知識タスクや古いデータセットといった限られたメトリクスを使用して、定量化したLLMを評価してきた。 さらに、Llama 3.1のような405Bまでの大規模モデルも十分に検討されていない。 本稿では、7Bから405Bまでのモデルにおいて、様々な量子化手法(GPTQ, AWQ, SmoothQuant, FP8)における命令調整LDMの性能を評価する。 13のベンチマークを用いて、コモンセンスQ&A、知識と言語理解、指示追従、幻覚検出、数学、対話の6つのタスクタイプのパフォーマンスを評価する。 その結果,(1)より大型のLDMを小型のFP16 LLMと同等の大きさに定量化することは,幻覚検出や命令以外のほとんどのベンチマークにおいて,一般的には性能が向上すること,(2)重みのみの手法が大きなモデルにおいて良好な結果をもたらすこと,(3)タスクの難易度が量子化による精度劣化に大きく影響しないこと,(4)MT-Bench評価手法は近年の高性能LCMにおいて,識別力に限界があること,などが判明した。

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