論文の概要: Scaling laws for post-training quantized large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12119v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 22:40:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 10:25:44.195806
• Title: Scaling laws for post-training quantized large language models
• Title（参考訳）: 学習後量子化大言語モデルのスケーリング法則
• Authors: Zifei Xu, Alexander Lan, Wanzin Yazar, Tristan Webb, Sayeh Sharify, Xin Wang,
• Abstract要約: 良く訓練された大言語モデル(LLM)の一般化能力は、モデルサイズの関数として予測可能であることが知られている。 後処理後圧縮後のLCMの品質は予測不可能であり,ケースバイケースの検証が必要となることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.78467383320145
• License:
• Abstract: Generalization abilities of well-trained large language models (LLMs) are known to scale predictably as a function of model size. In contrast to the existence of practical scaling laws governing pre-training, the quality of LLMs after post-training compression remains highly unpredictable, often requiring case-by-case validation in practice. In this work, we attempted to close this gap for post-training weight quantization of LLMs by conducting a systematic empirical study on multiple LLM families quantized to numerous low-precision tensor data types using popular weight quantization techniques. We identified key scaling factors pertaining to characteristics of the local loss landscape, based on which the performance of quantized LLMs can be reasonably well predicted by a statistical model.
• Abstract（参考訳）: 良く訓練された大言語モデル(LLM)の一般化能力は、モデルサイズの関数として予測可能であることが知られている。 事前訓練を規制する実践的スケーリング法の存在とは対照的に,後処理後のLLMの品質は予測不可能であり,ケース・バイ・ケース・バイ・ケース・バリデーションが要求されることが多い。 本研究では, LLMの重み量子化後処理におけるこのギャップを解消するために, 一般的な重み量子化手法を用いて, 多数の低精度テンソルデータタイプに量子化された複数のLLMファミリーの系統的研究を行った。 局所的な損失景観の特徴に関連する重要なスケーリング要因を,統計的モデルにより定量的LLMの性能を合理的に予測できる点に基づいて同定した。

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