論文の概要: DL-QAT: Weight-Decomposed Low-Rank Quantization-Aware Training for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09223v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 13:57:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-23 08:49:58.174374
• Title: DL-QAT: Weight-Decomposed Low-Rank Quantization-Aware Training for Large Language Models
• Title（参考訳）: DL-QAT:大規模言語モデルのための軽量分解低ランク量子化学習
• Authors: Wenjin Ke, Zhe Li, Dong Li, Lu Tian, Emad Barsoum,
• Abstract要約: ポストトレーニング量子化(PTQ)は一般的な手法であるが、しばしば低ビットレベルの課題に直面している。 量子化対応トレーニング(QAT)はこの問題を軽減することができるが、計算資源が大幅に必要である。 そこで本研究では,QATの利点をマージし,総パラメータの1%未満のトレーニングを行ないながら,低域量子化意識トレーニング(DL-QAT)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.216745641229917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Improving the efficiency of inference in Large Language Models (LLMs) is a critical area of research. Post-training Quantization (PTQ) is a popular technique, but it often faces challenges at low-bit levels, particularly in downstream tasks. Quantization-aware Training (QAT) can alleviate this problem, but it requires significantly more computational resources. To tackle this, we introduced Weight-Decomposed Low-Rank Quantization-Aware Training (DL-QAT), which merges the advantages of QAT while training only less than 1% of the total parameters. Specifically, we introduce a group-specific quantization magnitude to adjust the overall scale of each quantization group. Within each quantization group, we use LoRA matrices to update the weight size and direction in the quantization space. We validated the effectiveness of our method on the LLaMA and LLaMA2 model families. The results show significant improvements over our baseline method across different quantization granularities. For instance, for LLaMA-7B, our approach outperforms the previous state-of-the-art method by 4.2% in MMLU on 3-bit LLaMA-7B model. Additionally, our quantization results on pre-trained models also surpass previous QAT methods, demonstrating the superior performance and efficiency of our approach.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における推論の効率性の向上は重要な研究分野である。 ポストトレーニング量子化(PTQ)は一般的なテクニックであるが、特に下流タスクにおいて、低ビットレベルの課題に直面していることが多い。 量子化対応トレーニング(QAT)はこの問題を軽減することができるが、計算資源が大幅に必要である。 そこで本研究では,QATのメリットをマージし,総パラメータの1%未満のトレーニングを行ないながら,QATのメリットを生かした低レベル量子化意識トレーニング(DL-QAT)を紹介した。 具体的には、各量子化グループ全体のスケールを調整するために、グループ固有の量子化サイズを導入する。 各量子化群内では、量子化空間の重みと方向を更新するためにLoRA行列を用いる。 提案手法がLLaMAおよびLLaMA2モデルファミリーに与える影響を検証した。 その結果, 異なる量子化粒度にまたがるベースライン法に対して, 顕著な改善が得られた。 例えば、LLaMA-7Bでは、3ビットLLaMA-7Bモデル上でMMLUの4.2%の精度で従来の最先端手法よりも優れている。 さらに、事前学習されたモデルに対する量子化結果は、従来のQAT手法を上回り、我々のアプローチの優れた性能と効率を示す。

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