目前针对大模型进行量化的方法有哪些?

发布网友发布时间：2024-04-27 08:14

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热心网友时间：2024-07-29 23:46

随着深度学习模型的扩张，Transformer和MOE架构的崛起，压缩技术如剪枝、知识蒸馏和量化变得尤为重要。本文将深入探讨一系列大模型量化方案，包括GPTQ、LLM.int8、SmoothQuant和AWQ等，它们涉及量化感知训练、训练后量化和背后的技术原理，旨在减小模型体积、内存占用，提升推理性能。</

量化是将浮点参数转化为离散值（如8位整数），这在工业界尤为常见，低比特量化如1位则能进一步压缩模型。量化对象涉及权重、激活、KV缓存和梯度，有线性和非线性两种形式。其中，逐组量化</是一种策略，通过按通道或行分配量化系数，介于全局（per-tensor）和逐通道（per-channel）之间，提供不同粒度的灵活性。

大模型的压缩方法大致分为三个阶段：

量化感知训练（QAT）</: 在训练过程中充分考虑量化影响，适用于追求高精度的场景，通过初始化范围、插入伪量化算子进行训练并导出量化参数。
量化感知微调（QAF）</: 微调时进行量化，旨在平衡压缩与性能之间的平衡。
训练后量化（PTQ）</: 训练后直接量化参数，便捷高效，但可能带来一定的精度损失。

每个方法都有其独特之处，例如：

LLM-QAT</: 数据-free量化感知训练，针对4比特量化LLM，优化吞吐量和序列依赖。
PEQA</: 通过双阶段量化策略，降低内存需求，提升推理速度。
QLORA</: 创新的NF4和双重量化等技术，针对LLaMA-65B的微调，保持模型效果。
ZeroQuant</: 部分权重4bit量化，激活值token-wise，虽然精度优于W8A8，但加速效果仍有提升空间。

而像AWQ这样的研究，关注激活感知的重要性，以减少权重量化时的量化误差。其他方法如SpQR和OliVe则针对异常值和通道级调整进行了优化。ZeroQuant-FP研究了混合精度量化，强调FP4在权重量化中的优势。

总的来说，大模型量化是一个复杂而富有挑战的领域，涵盖了从基础原理到创新策略的多元探索。通过这些方法的结合和优化，我们不断追求在压缩与性能之间找到最佳的平衡点。