Jul, 2023

ZeroQuant-FP: 使用浮点格式的 LLM 后训练 W4A8 量化的飞跃

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TL;DR使用浮点量化在大型语言模型中表现出色，尤其是 FP8 和 FP4 的浮点数，在模型参数超过十亿时性能优势更加明显。对于权重量化来说，FP4 与 INT4 相比表现出可比、甚至更好的性能，简化了在支持 FP 的硬件上部署。对于通过权重和激活之间差异引起的精度对齐开销，我们提出了两个权重量化的缩放约束条件，对性能的影响微乎其微，与标准的 W4A8 模型相比。此外，我们还结合了低秩补偿（LoRC）策略来增强量化方法，特别适用于较小的模型。研究结果强调了浮点量化在大型语言模型中的巨大潜力，为资源受限环境中的高效部署铺平了道路。
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发现论文，激发创造
  • 整数还是浮点数？大语言模型低比特量化的新展望

    本研究比较研究了 INT 和 FP 低位量化在 LLMs 中的优劣，发现由于张量分布的复杂性和异质性，最优量化格式因层而异，提出了 MoFQ，这种简单易行的方法在各种任务中取得了最新的最佳结果，并且在不引入硬件开销的情况下具有显著的性能改进。

    May, 2023

  • LLM-FP4: 4 位浮点数量化变压器

    我们提出了 LLM-FP4，在训练后将大型语言模型（LLM）的权重和激活量化为 4 位浮点数值。

    Oct, 2023

  • FPTQ：大型语言模型的细粒度后训练量化

    本研究提出了一种新的基于 W4A8 的后训练量化方法，结合了现有的两种技术的优势，实现了 4 位权重量化和 8 位矩阵计算加速，在多个标准基准测试中获得最新的 W4A8 量化性能，为大型语言模型的实际应用提供了可能。

    Aug, 2023

  • 高效的后训练量化与 FP8 格式

    最近在深度学习方法中，如 LLMs 和 Diffusion 模型的最新进展已经带来了对改进量化方法的需求，以满足这些现代架构的计算需求，并保持精确性。为了实现这一目标，我们研究了在 75 种不同的网络架构中跨越各种任务（包括机器翻译、语言建模、文本生成、图像分类、生成和分割）的后训练量化中 FP8 数据格式的优势。我们研究了三种不同的 FP8 表示（E5M2、E4M3 和 E3M4），以研究动态范围和精度之间不同权衡程度对模型准确性的影响。基于我们广泛的研究，我们开发了一个横跨不同网络架构的量化工作流程。我们的实证结果显示，FP8 格式在多个方面（包括工作负载覆盖率 92.64% 对 65.87%、模型准确度和适用于更广泛的操作范围）优于 INT8。此外，我们的研究结果表明，E4M3 更适用于自然语言处理模型，而对于计算机视觉任务，E3M4 稍微优于 E4M3。代码公开可用于 Intel Neural Compressor: this https URL。

    Sep, 2023

  • 通过权重和激活量化提升大型语言模型的计算效率

    该研究探讨了大型语言模型的后训练量化，特别是 4 位权重和 8 位激活（W4A8）量化，以提高计算效率，介绍了激活量化感知的缩放（AQAS）和序列长度感知的校准（SLAC）等创新技术，并引入了整数和非规格化表示的混合数据格式（dINT）来解决 W4A8 量化中的下溢问题，并通过对 LLMs 的严格评估证明这些技术显著提高了任务准确度，并且与完整精度模型相当，通过与 dINT 兼容的算术单元的开发，进一步证实了该方法相对于 8 位整数 MAC 单元可以提升 2 倍硬件效率。

    Nov, 2023

  • AFPQ: 非对称浮点量化用于 LLMs

    通过使用不对称 FP 量化方法，我们提出了一种改进的量化方法，可以在大语言模型中提高准确性，且无需额外存储空间。

    Nov, 2023

  • ZeroQuant (4+2): 通过一种基于 FP6 的新策略重新定义 LLMs 量化，用于不同的生成任务

    本研究审查了大型语言模型中的 4 位量化方法，重点关注 GPTQ 在零样本任务中的过拟合问题和限制。我们扩展了任务范围，涵盖了生成类别，如代码生成和抽象概括，发现 INT4 量化在其中显著性能不佳。然而，转向高精度格式如 FP6 却面临挑战，因为现有 AI 硬件上缺乏复杂的集成和系统加速策略导致性能较差，常被忽视。实验结果显示，FP6，即便采用粗粒度的量化方案，也能在各种算法和任务上表现出色，展示了它在准确性和多功能性方面的优势。值得注意的是，使用 FP6 量化，codestar-15B 模型在代码生成方面表现与其 FP16 对等，对于较小的模型如 406M，与摘要生成的基准模型非常接近，而 INT4 无法达到这种性能。为了更好适应各种 AI 硬件并实现最佳系统性能，我们提出了一种用于 FP6 的新颖 4+2 设计，以达到与最先进的 INT4 精细的量化相似的时延。通过我们的设计，FP6 可以成为当前 LLMs 中使用的 4 位量化方法的有希望的解决方案。

    Dec, 2023

  • FP8 量化：指数的力量

    本研究深入探究了采用浮点数格式（FP8）进行神经网络量化的性能优势，分析了尾数和指数位数选择对性能的影响，并通过大量实验证明，相对于 INT8 格式，FP8 格式具有更高的精度和更优的性能。

    Aug, 2022

  • FP8-BERT：Transformer 的后训练量化

    本文通过对 GLUE 和 SQuAD v1.1 数据集上的 BERT 变种进行大量实验，验证了 FP8 作为一种进行后训练量化的有效方式，能够在不显著损失精度的情况下提高准确性。

    Dec, 2023

  • 线性线性模型中的准确分块量化

    基于低精度 BFP 格式的通道重排方法在保证模型准确性的前提下，使内存占用减少 2 倍，且对推理延迟没有影响。

    Mar, 2024