我们如何有效地压缩具有一位权重的大型语言模型?这项人工智能研究提出了PB-LLM:探索部分二进制化LLM的潜力

压缩一位权重重的大型语言模型:PB-LLM探索部分二进制化LLM的潜力

在大型语言模型(LLM)中,部分二值化LLM(PB-LLM)是一种先进的技术,可在不损害语言推理能力的情况下实现极低比特量化。PB-LLM在二值化过程中有策略地过滤显著权重,并将其保留在更高比特的存储中。此外,它引入了后训练量化(PTQ)和量化感知训练(QAT)方法,以恢复量化LLM的推理能力。这种方法在LLM的网络二值化领域中代表了重大突破。

来自伊利诺伊理工学院、Huomo AI和加州大学伯克利分校的研究人员引入了PB-LLM作为一种创新的极低比特量化方法,同时保留了语言推理能力。他们的研究解决了现有二值化算法的局限性,并强调了显著权重的重要性。他们的研究进一步探索了PTQ和QAT技术,以恢复量化LLM的推理能力。他们的研究成果对LLM网络二值化的进展具有重要意义,并提供了PB-LLM代码供进一步研究和实施。

他们的方法着眼于在内存受限设备上部署LLM的挑战。它探索网络二值化,将权重位宽减少到一位以压缩LLM。他们提出的方法PB-LLM旨在在保留语言推理能力的同时实现极低比特量化。他们的研究还研究了LLM量化的显著权重特性,并采用PTQ和QAT技术恢复量化LLM的推理能力。

他们的方法将PB-LLM作为一种创新方法,以实现LLM的极低比特量化,同时保留其语言推理能力。它通过强调显著权重的重要性来解决现有二值化算法的局限性。PB-LLM有选择性地将部分显著权重二值化到更高比特的存储中,实现部分的二值化。

PB-LLM有选择地对这些显著权重进行二值化,并将它们分配到更高比特的存储中。论文通过PTQ和QAT方法扩展了PB-LLM的功能,提升了低比特量化LLM的性能。这些进展对于LLM网络二值化具有重大贡献,并为进一步探索提供了可访问的代码。他们的方法探索了为量化LLM进行二值化的可行性。目前的二值化算法在量化LLM方面存在困难,因此需要创新方法。

他们的研究强调了显著权重在有效二值化中的作用,并提出了最佳的缩放策略。通过使用PTQ和QAT的组合,可以恢复量化LLM的能力。提供的PB-LLM代码鼓励在LLM网络二值化方面进行研究和开发,尤其是在资源受限的环境中。

总之,该论文介绍了PB-LLM作为一种创新解决方案,用于在保留语言推理能力的同时进行LLM的极低比特量化。它解决了现有二值化算法的局限性,强调了显著权重的重要性。PB-LLM有选择性地将显著权重二值化,并将它们分配到更高比特的存储中。研究通过PTQ和QAT方法扩展了PB-LLM,提升了低比特量化LLM的性能。这些进展对于LLM网络二值化具有重大贡献。