Fugu-MT 論文翻訳(概要): Resource-Efficient Language Models: Quantization for Fast and Accessible Inference

論文の概要: Resource-Efficient Language Models: Quantization for Fast and Accessible Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08620v1
Date: Tue, 13 May 2025 14:39:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.620047
Title: Resource-Efficient Language Models: Quantization for Fast and Accessible Inference
Title（参考訳）: 資源効率の良い言語モデル:高速かつアクセシブルな推論のための量子化
Authors: Tollef Emil Jørgensen,
Abstract要約: 大規模な言語モデルでは、自然言語処理が大幅に進歩しているが、ハードウェアのアクセシビリティやエネルギー消費に関して、その膨大なリソース要求が課題を提起している。本稿では,エンドユーザによるLLMの推論効率の最適化を目的とした,ポストトレーニング量子化手法の集中的かつ高レベルなレビューを行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large language models have significantly advanced natural language processing, yet their heavy resource demands pose severe challenges regarding hardware accessibility and energy consumption. This paper presents a focused and high-level review of post-training quantization (PTQ) techniques designed to optimize the inference efficiency of LLMs by the end-user, including details on various quantization schemes, granularities, and trade-offs. The aim is to provide a balanced overview between the theory and applications of post-training quantization.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルでは、自然言語処理が大幅に進歩しているが、ハードウェアアクセシビリティやエネルギー消費に関して厳しい課題が生じる。本稿では、エンドユーザーによるLCMの推論効率を最適化するために設計されたPTQ(Post-training Quantization)技術について、様々な量子化スキーム、粒度、トレードオフの詳細を含む、集中的かつ高レベルなレビューを行う。本研究の目的は,ポストトレーニング量子化の理論と応用のバランスのとれた概要を提供することである。

関連論文リスト

Binary Neural Networks for Large Language Model: A Survey [6.8834621543726815]
低ビット量子化は、鍵となる手法として、モデルパラメータのビット幅を小さくすることで、メモリ使用量と計算要求を減らす。 BitNetチームは、低精度バイナリウェイトを使用して、モデルトレーニングの開始から量子化を行うという、根本的に異なるアプローチを提案した。本稿では,これらのバイナリ量子化手法について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-26T10:14:19Z)
A Comprehensive Study on Quantization Techniques for Large Language Models [0.0]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-30T04:55:26Z)
Enhancing Multi-Step Reasoning Abilities of Language Models through Direct Q-Function Optimization [49.362750475706235]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、大規模言語モデルを人間の好みと整合させ、複雑なタスクを遂行する能力を向上させる上で重要な役割を担っている。反応生成過程をマルコフ決定プロセス(MDP)として定式化し,ソフトアクター・クリティック(SAC)フレームワークを用いて,言語モデルによって直接パラメータ化されたQ関数を最適化する,直接Q関数最適化(DQO)を提案する。 GSM8KとMATHという2つの数学問題解決データセットの実験結果から、DQOは従来の手法よりも優れており、言語モデルを整合させるための有望なオフライン強化学習手法として確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-11T23:29:20Z)
Advancing Multimodal Large Language Models with Quantization-Aware Scale Learning for Efficient Adaptation [70.22782550540714]
QSLAWと呼ばれるマルチモーダルワームアップに基づく量子化対応スケールルアーニング法本稿では、QSLAWと呼ばれるマルチモーダルワームアップに基づく量子化対応スケールLeArning手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-07T12:42:09Z)
Compensate Quantization Errors+: Quantized Models Are Inquisitive Learners [17.43650511873449]
大規模言語モデル(LLM)は、優れた性能と堅牢な推論能力を示すが、その拡張サイズは、相当なリソース消費のために、デプロイメントを複雑にし、環境上の懸念を増す。我々は量子化LDMの性能を高める革新的な手法を開発した。我々の手法は、様々な量子化シナリオをまたいだ最先端の結果を一貫して提供し、量子化プロセスに関する深い理論的洞察を提供し、広く応用するための量子化モデルのポテンシャルを解明する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-22T09:45:16Z)
LLMC: Benchmarking Large Language Model Quantization with a Versatile Compression Toolkit [55.73370804397226]
鍵圧縮技術である量子化は、大きな言語モデルを圧縮し、加速することにより、これらの要求を効果的に軽減することができる。本稿では,プラグアンドプレイ圧縮ツールキットであるLLMCについて,量子化の影響を公平かつ体系的に検討する。この汎用ツールキットによって、我々のベンチマークはキャリブレーションデータ、アルゴリズム(3つの戦略)、データフォーマットの3つの重要な側面をカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-09T11:49:05Z)
Entropy-Regularized Token-Level Policy Optimization for Language Agent Reinforcement [67.1393112206885]
大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおいてインテリジェントなエージェントとして期待されている。本稿では,トークンレベルでのLLMの最適化に適したエントロピー拡張RL法である,エントロピー正規化トークンレベル最適化(ETPO)を導入する。我々は,データサイエンスコード生成を多段階対話型タスクのシリーズとしてモデル化したシミュレーション環境におけるETPOの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-09T07:45:26Z)
PreQuant: A Task-agnostic Quantization Approach for Pre-trained Language Models [52.09865918265002]
ファインチューニングのフレームワークPreQuantに先立って,新しい量子化を提案する。 PreQuantは様々な量子化戦略と互換性があり、インダクションされた量子化誤差を修正するために、アウタリア対応の微調整が組み込まれている。 BERT,RoBERTa,T5を用いたGLUEベンチマークにおけるPreQuantの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-30T08:41:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。