論文の概要: A Comprehensive Study on Quantization Techniques for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02530v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 04:55:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:02:07.559520
• Title: A Comprehensive Study on Quantization Techniques for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの量子化手法に関する総合的研究
• Authors: Jiedong Lang, Zhehao Guo, Shuyu Huang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の両方で広く研究され、利用されている。 LLMは、リソースに制約のあるIoTデバイスや組み込みシステムにデプロイする上で、重大な課題を提示している。 量子化(Quantization)は、モデルの値の精度を小さな離散値のセットに縮める技術であり、有望な解決策を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been extensively researched and used in both academia and industry since the rise in popularity of the Transformer model, which demonstrates excellent performance in AI. However, the computational demands of LLMs are immense, and the energy resources required to run them are often limited. For instance, popular models like GPT-3, with 175 billion parameters and a storage requirement of 350 GB, present significant challenges for deployment on resource-constrained IoT devices and embedded systems. These systems often lack the computational capacity to handle such large models. Quantization, a technique that reduces the precision of model values to a smaller set of discrete values, offers a promising solution by reducing the size of LLMs and accelerating inference. In this research, we provide a comprehensive analysis of quantization techniques within the machine learning field, with a particular focus on their application to LLMs. We begin by exploring the mathematical theory of quantization, followed by a review of common quantization methods and how they are implemented. Furthermore, we examine several prominent quantization methods applied to LLMs, detailing their algorithms and performance outcomes.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、AIの優れたパフォーマンスを示すTransformerモデルの普及以来、学術と産業の両方で広く研究され、利用されている。 しかし、LLMの計算要求は膨大であり、それらを実行するのに必要なエネルギー資源は限られていることが多い。 例えば、1750億のパラメータと350GBのストレージ要件を持つGPT-3のような一般的なモデルでは、リソースに制約のあるIoTデバイスや組み込みシステムにデプロイする上で、大きな課題が提示されている。 これらのシステムは、そのような大きなモデルを扱うための計算能力に欠けることが多い。 量子化(Quantization)は、モデル値の精度を小さな離散値の集合に縮める手法であり、LLMのサイズを小さくし、推論を加速することによって、有望な解を提供する。 本研究では,機械学習分野における量子化手法の包括的分析を行い,LLMへの応用に焦点をあてる。 まず、量子化の数学的理論を探求し、続いて、共通量子化法とその実装方法についてレビューする。 さらに、LLMに適用されたいくつかの顕著な量子化手法について検討し、そのアルゴリズムと性能結果について詳述する。

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