WikiEdge:ArXiv-2409.02026v1/background

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面:

  1. 大型語言模型(Large Language Models,LLMs)的壓縮需求
    • 大型語言模型(LLMs)已成為解決自然語言處理中眾多問題的一種通用框架,包括文本翻譯摘要對話式人工智慧自動生成報告等。
    • 這些模型通常包含數十億甚至數百億個權重參數,使得它們在資源受限的設備上部署面臨挑戰,因為模型權重和激活不再適合設備內存,需要頻繁地從片外存儲器加載和保存。
    • 這種限制不僅嚴重影響了LLMs在時間敏感任務中的可用性,也加劇了大規模AI基礎設施的環境影響。
  2. 模型壓縮技術的發展
    • 為了降低大型模型的計算和存儲需求,研究者們探索了模型壓縮技術,包括權重剪枝、激活和權重的量化,以及通過主成分分析PCA)類型的降維方法。
    • 權重和激活的量化特別有用,可以將模型壓縮到非常低的比特深度或任意用戶指定的模型大小,同時保持模型準確性。
  3. 量化方法的挑戰
    • 儘管量化技術取得了進展,但在低比特深度下,當前的權重量化方法常常導致模型準確性嚴重下降。
    • 大多數技術專門為權重量化開發,對於推理期間的激活量化過於複雜,難以應用。
  4. 量化框架的提出
    • 本文提出了一種基於凸優化視角的LLM量化框架,旨在解決現有模型壓縮文獻中的技術空白,並推進LLMs的準確和高效壓縮方法。
    • 作者提出了一種隨機梯度上升型算法,用於在訓練後精確且高效地解決量化問題,該算法在確定最佳比特深度後,幾乎不需要實際進行權重量化的時間。

綜上所述,這篇文獻的背景強調了在資源受限設備上部署大型語言模型的需求,以及現有量化技術的局限性。作者提出了一種新的量化方法,旨在提高模型壓縮的效率和準確性。