Fugu-MT 論文翻訳(概要): Art and Science of Quantizing Large-Scale Models: A Comprehensive Overview

論文の概要: Art and Science of Quantizing Large-Scale Models: A Comprehensive Overview

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11650v1
Date: Wed, 18 Sep 2024 02:35:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-19 19:29:58.449464
Title: Art and Science of Quantizing Large-Scale Models: A Comprehensive Overview
Title（参考訳）: 大規模モデルの量子化の芸術と科学 - 包括的概要
Authors: Yanshu Wang, Tong Yang, Xiyan Liang, Guoan Wang, Hanning Lu, Xu Zhe, Yaoming Li, Li Weitao,
Abstract要約: 本稿では,モデルサイズ成長の必要性と影響を論じ,性能のメリットと計算課題,環境配慮について考察する。ポストトレーニング量子化(PTQ)と量子化対応トレーニング(QAT)の両方を含む、さまざまな量子化手法を探求する。これらの手法が、アウトレーヤや重み付け、アクティベーション量子化といった問題にどのように対処するかを検討し、最終的には、より持続可能な大規模モデルのデプロイに寄与する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.166341398835636
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper provides a comprehensive overview of the principles, challenges, and methodologies associated with quantizing large-scale neural network models. As neural networks have evolved towards larger and more complex architectures to address increasingly sophisticated tasks, the computational and energy costs have escalated significantly. We explore the necessity and impact of model size growth, highlighting the performance benefits as well as the computational challenges and environmental considerations. The core focus is on model quantization as a fundamental approach to mitigate these challenges by reducing model size and improving efficiency without substantially compromising accuracy. We delve into various quantization techniques, including both post-training quantization (PTQ) and quantization-aware training (QAT), and analyze several state-of-the-art algorithms such as LLM-QAT, PEQA(L4Q), ZeroQuant, SmoothQuant, and others. Through comparative analysis, we examine how these methods address issues like outliers, importance weighting, and activation quantization, ultimately contributing to more sustainable and accessible deployment of large-scale models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模ニューラルネットワークモデルの定量化に関わる原理,課題,方法論について概説する。ニューラルネットワークはますます高度なタスクに対処するために、より大きく複雑なアーキテクチャへと進化してきたため、計算とエネルギーのコストは大幅に増大した。モデルサイズ成長の必要性と影響を考察し、性能の利点と計算課題と環境配慮を強調した。中心となる焦点はモデル量子化であり、モデルのサイズを減らし、精度を大幅に向上させることなく効率を向上させることでこれらの課題を軽減するための基本的なアプローチである。ポストトレーニング量子化(PTQ)と量子化学習(QAT)の両方を含む様々な量子化手法を探索し、LLM-QAT、PEQA(L4Q)、ZeroQuant、SmoothQuantなどの最先端アルゴリズムを分析した。比較分析を通じて,これらの手法が,アウトレーラや重み付け,アクティベーション量子化といった問題にどのように対処するかを検討する。

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