Optimierung der Effizienz von großen Sprachmodellen durch PrefixQuant

Große Sprachmodelle (LLMs) haben in den letzten Jahren erstaunliche Fortschritte gemacht und finden zunehmend Anwendung in verschiedenen Bereichen. Die Bereitstellung dieser leistungsstarken Modelle, wie z. B. ChatGPT, stellt jedoch aufgrund ihres enormen Ressourcenbedarfs eine Herausforderung dar. Um die Effizienz von LLMs zu verbessern und sie für eine breitere Nutzung zugänglich zu machen, spielt die Quantisierung eine entscheidende Rolle. ## Die Bedeutung der Quantisierung für LLMs Die Quantisierung zielt darauf ab, die Genauigkeit von LLMs zu erhalten und gleichzeitig ihren Speicherbedarf und ihre Latenz zu reduzieren. Dies wird durch die Darstellung von Zahlen mit geringerer Präzision erreicht, was zu effizienteren Berechnungen und geringerem Speicherverbrauch führt. ## Herausforderungen bei der Quantisierung von LLMs Herkömmliche Quantisierungsmethoden konzentrieren sich hauptsächlich auf kanalweise Ausreißer, wobei tokenweise Ausreißer oft vernachlässigt werden. Dies führt zu einer Abhängigkeit von der rechenintensiven dynamischen Quantisierung pro Token. Die Unterschiede in den Wertebereichen zwischen normalen und Ausreißer-Tokens erfordern eine Feinabstimmung der Quantisierungsparameter, um Genauigkeitseinbußen zu vermeiden. ## PrefixQuant: Ein neuer Ansatz für die statische Quantisierung Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde PrefixQuant entwickelt, eine neuartige Technik, die Ausreißer-Tokens offline isoliert, ohne dass ein erneutes Training erforderlich ist. PrefixQuant identifiziert hochfrequente Ausreißer-Tokens und stellt sie im KV-Cache voran. Dieser Ansatz verhindert die Generierung neuer Ausreißer-Tokens während der Inferenz und vereinfacht den Quantisierungsprozess. ## Funktionsweise von PrefixQuant 1. **Identifizierung von Ausreißer-Tokens:** PrefixQuant analysiert die Häufigkeit von Tokens im Datensatz und identifiziert diejenigen, die extrem hohe oder niedrige Werte aufweisen. 2. **Präfixierung im KV-Cache:** Die identifizierten Ausreißer-Tokens werden im KV-Cache vorangestellt, einem speziellen Speicherbereich, der häufig abgerufene Daten speichert. 3. **Statische Quantisierung:** Durch die Isolierung der Ausreißer-Tokens ermöglicht PrefixQuant die Verwendung effizienter statischer Quantisierungstechniken, die normalerweise durch die Anwesenheit von Ausreißern beeinträchtigt werden. ## Vorteile von PrefixQuant * **Verbesserte Genauigkeit:** PrefixQuant ermöglicht die Verwendung einer gröberen, aber dennoch genauen statischen Quantisierung, was zu einer besseren Leistung im Vergleich zu dynamischen Methoden führt. * **Geringere Latenz:** Die statische Natur von PrefixQuant reduziert die für die Quantisierung während der Inferenz erforderliche Rechenzeit erheblich. * **Keine Notwendigkeit für erneutes Training:** PrefixQuant erfordert kein erneutes Training des Modells, was Zeit und Rechenressourcen spart. ## Leistung von PrefixQuant Experimente haben gezeigt, dass PrefixQuant mit statischer Quantisierung pro Tensor eine vergleichbare oder bessere Leistung erzielt als frühere Methoden, die eine dynamische Quantisierung pro Token verwenden. Beispielsweise erreichte PrefixQuant mit 4-Bit-Quantisierung auf Llama-2-7B eine Perplexität von 5,91, während QuaRot, eine dynamische Methode, eine Perplexität von 17,95 erzielte. ## Ausblick PrefixQuant stellt einen vielversprechenden Ansatz für die Quantisierung von LLMs dar und ebnet den Weg für effizientere und zugänglichere KI-Modelle. Die Möglichkeit, Ausreißer-Tokens effektiv zu isolieren und gleichzeitig die Vorteile der statischen Quantisierung zu nutzen, eröffnet neue Möglichkeiten für die Bereitstellung von LLMs auf Geräten mit begrenzten Ressourcen. Zukünftige Forschungen könnten sich auf die Erweiterung von PrefixQuant auf andere LLM-Architekturen und die Untersuchung seiner Leistung bei verschiedenen nachgelagerten Aufgaben konzentrieren. http://arxiv.org/abs/2410.05265 https://arxiv.org/html/2410.05265v1 https://github.com/chenmnz/prefixquant https://deeplearn.org/arxiv/533511/prefixquant:-static-quantization-beats-dynamic-through-prefixed-outliers-in-llms https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1fyv7p9/new_quantization_algorithm_prefixquant_static/ https://chatpaper.com/chatpaper/paper/65135 https://bytez.com/docs/arxiv/2410.05265/paper https://paperreading.club/page?id=257354 https://paperswithcode.com/ https://www.chatpaper.com/chatpaper/zh-CN/paper/65135