LLM量化

LLM量化在机器学习的景观中变得越来越重要，尤其是随着大型语言模型（LLM）的规模和复杂性的增长。随着对更高效的AI应用程序的需求增加，了解量化如何优化这些模型至关重要。通过降低模型权重和激活的精度，LLM量化不仅可以最大程度地减少模型大小，还可以提高推理速度，即使在Edge设备等约束环境中，也可以可行地部署复杂的模型。

什么是LLM量化？

LLM量化是指通过减少其参数和激活的位表示来压缩大语言模型的过程。通过将通常需要32位的浮点数转换为诸如8位诸如8位之类的较低精度格式，可以显着降低模型尺寸。该技术保持模型的整体性能，同时允许更快的计算和减少内存消耗。

LLM量化的重要性

LLM量化的重要性在当今的技术环境中不能夸大。随着大型语言模型的规模增长，将它们部署在智能手机或IoT设备等资源受限环境中变得具有挑战性。量化允许：

• 资源优化： 较小的模型适合边缘设备的有限计算和内存资源。
• 提高可访问性： 通过减少硬件要求，高级AI应用程序更容易被更广泛的受众访问。

这意味着开发人员可以在不牺牲质量的情况下创建有效的应用程序，从而增强各种平台的用户体验。

LLM量化如何工作

了解量化的运作方式可以洞悉其在机器学习中的广泛含义。主要目标是降低模型尺寸并提高推理效率。

机器学习中的量化定义

在机器学习的背景下，量化涉及将高精度表示（如浮点数）映射到较低的精度格式。这个过程的目的是：

• 减少模型大小和内存足迹。
• 提高推理速度，从而使实时应用受益。

概述量化对模型性能的影响

虽然量化具有多种优势，但它引入了权衡。一个值得注意的问题是，随着精度降低，模型准确性的潜在下降。因此，需要仔细考虑以平衡效率与保持性能质量的需求。

量化方法的类型

存在量化大型语言模型的不同策略，每个策略都具有其独特的方法和好处。这些方法可以大致分为训练后量化和量化感知培训。

训练后量化（PTQ）

PTQ是指训练完成后调整模型权重。这种快速方法适用于各种情况，其中包括：

• 仅重量量化： 诸如LUT-GEMM和INT8（）之类的技术专注于量化权重。
• 重量和激活量化： 诸如零和平滑的方法考虑重量和激活以提高精度。

量化感知培训（QAT）

QAT在模型训练过程中整合了量化过程。通过模拟量化效应，模型可以从一开始就可以学会适应精确约束。一种创新的方法称为LLM-QAT，利用了生成产量，提高了培训数据的效率并提高了定量后的性能。

参数有效的微调（PEFT）

PEFT技术旨在进一步完善模型性能，同时最大程度地减少资源使用情况。这对于在定量后优化LLMS至关重要。

PEFT中的技术

几种高级方法属于PEFT雨伞：

• PEQA： 这种双步量化和微调方法旨在保持性能，同时优化尺寸和速度。
• Qlora： 通过引入分页式优化器和双量化，Qlora提高了存储效率，尤其是在长期输入/输出序列的情况下。

LLM量化的应用

LLM量化的实际应用扩展到许多字段。例如，在智能手机和IoT小工具等边缘设备上部署LLMS会导致：

• 日常技术的增强功能。
• 更广泛的AI能力范围，促进了人工智能的民主化。

通过使强大的AI功能可访问，量化在影响现代技术趋势方面起着关键作用。