論文の概要: Towards Efficient Pre-training: Exploring FP4 Precision in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11458v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 05:33:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:37.302121
• Title: Towards Efficient Pre-training: Exploring FP4 Precision in Large Language Models
• Title（参考訳）: 事前学習の効率化に向けて:大規模言語モデルにおけるFP4精度の探索
• Authors: Jiecheng Zhou, Ding Tang, Rong Fu, Boni Hu, Haoran Xu, Yi Wang, Zhilin Pei, Zhongling Su, Liang Liu, Xingcheng Zhang, Weiming Zhang,
• Abstract要約: 実験により,我々のFP4トレーニング手法は,理論計算コストを小さくして,BF16とFP8に匹敵する精度を達成できた。 FP4をサポートする次世代ハードウェアの登場に伴い,本手法は効率的な超低精度トレーニングの基礎となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.700481606604647
• License:
• Abstract: The burgeoning computational demands for training large language models (LLMs) necessitate efficient methods, including quantized training, which leverages low-bit arithmetic operations to reduce costs. While FP8 precision has shown potential, leveraging FP4 remains challenging due to inherent quantization errors and limited representation capability. Based on the Transformer architecture, we present an FP4 training scheme for LLMs, overcoming these obstacles through mixed-precision quantization strategies tailed for different modules and training stages. This allows us to apply the precision level suitable to distinct components within the model, ensuring that multi-head attention and linear layers are handled appropriately. Our pretraining recipe ensures stability in backpropagation by incorporating fine-grained quantization methods with a target precision training schedule. Experimental results demonstrate that our FP4 training scheme achieves accuracy comparable to BF16 and FP8, with smaller theoretical computational cost. With the advent of next-generation hardware supporting FP4, our method sets the foundation for efficient ultra-low precision training.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) の訓練には、低ビット演算演算を利用してコストを削減する量子化トレーニングを含む効率的な手法が必要である。 FP8の精度は可能性を示しているが、固有の量子化誤差と限られた表現能力のため、FP4を活用することは依然として困難である。 トランスフォーマーアーキテクチャに基づいて、異なるモジュールやトレーニングステージに最適化された混合精度量子化戦略により、これらの障害を克服するFP4トレーニングスキームを提案する。 これにより、モデル内の異なるコンポーネントに適した精度レベルを適用でき、マルチヘッド・アテンションと線形・レイヤが適切に扱われることを保証する。 我々の事前学習レシピは、微粒化量子化法を目標精度トレーニングスケジュールに組み込むことで、バックプロパゲーションの安定性を保証する。 実験により,我々のFP4トレーニング手法は,理論計算コストを小さくして,BF16とFP8に匹敵する精度を達成できた。 FP4をサポートする次世代ハードウェアの登場に伴い,本手法は効率的な超低精度トレーニングの基礎となる。

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