論文の概要: Qrazor: Reliable and Effortless 4-bit LLM Quantization by Significant Data Razoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13331v2
• Date: Wed, 05 Feb 2025 08:10:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 16:28:50.776022
• Title: Qrazor: Reliable and Effortless 4-bit LLM Quantization by Significant Data Razoring
• Title（参考訳）: Qrazor: 重要なデータラゾリングによる信頼性と不運な4ビットLDM量子化
• Authors: Dongyoung Lee, Seungkyu Choi, Ik Joon Chang,
• Abstract要約: QRazorは、ウェイト、アクティベーション、KVキャッシュの4ビット量子化をトランスフォーマーベース言語モデルで実現可能な、シンプルで効果的な量子化方式である。 まず、8ビットまたは16ビットの整数を用いてデータを量子化し、絶対的な最大スケーリングで完全精度のモデルに近い精度で保存し、次に、重要なデータレイソーシング(SDR)技術を用いて4ビットに圧縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.983583925806601
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale language models (LLMs) excel in language processing tasks but face deployment challenges due to high memory and computational demands. While low-bit quantization, such as 4-bit techniques, offers a potential solution, these methods often suffer from significant accuracy loss or require considerable effort for implementation such as reordering, rotation, etc. To address these challenges, we propose QRazor, a simple yet effective quantization scheme that enables 4-bit quantization of weights, activations, and KV cache in transformer-based LLMs. QRazor operates in two stages: first, quantizing data using 8 or 16-bit integers as a basis with absolute max scaling to preserve accuracy close to full-precision models, and second, compressing the quantized data to 4-bit using our significant data razoring (SDR) technique, which retains only the four most salient bits. Without any additional requirment of fine-tuning or additional training, QRazor achieves performance similar or better compared to state-of-the-art in 4-bit quantization method, surpassing Smoothquant and QLLM by over 12 points and Quarot(RTN) by more than 2.9 points in zero-shot reasoning task accuracy on the LLaMA2-7B model. Additionally, we introduce an integer-based arithmetic unit optimized for QRazor, allowing direct low-precision operations on SDR data without decompression.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、言語処理タスクでは優れているが、高いメモリと計算要求のため、デプロイメントの課題に直面している。 4ビット技術のような低ビット量子化は潜在的な解決策を提供するが、これらの手法は、しばしばかなりの精度の損失や、リオーダーやローテーションなどの実装に多大な労力を要する。 これらの課題に対処するために、QRazorを提案する。これは、トランスフォーマーベースのLLMにおいて、ウェイト、アクティベーション、KVキャッシュの4ビット量子化を可能にする、シンプルで効果的な量子化スキームである。 QRazorは2つの段階で動作する: 1つは8ビットまたは16ビットの整数を用いてデータを絶対的な最大スケーリングで量子化し、もう1つは、量子化されたデータを4ビットに圧縮する。 Smoothquant と QLLM を12点以上上回り、Quarot(RTN) を2.9点以上上回り、LLaMA2-7B モデルのゼロショット推論タスク精度を実現している。 さらに、QRazorに最適化された整数ベースの算術演算ユニットを導入し、圧縮なしでSDRデータの直接的低精度演算を可能にする。

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