Исследователи Google DeepMind предложили метод матрешечной квантизации для повышения эффективности глубокого обучения без потери точности.

Квантование: решение для повышения эффективности глубокого обучения

Квантование — это важная техника в глубоких нейронных сетях, которая помогает снизить вычислительные затраты и повысить эффективность моделей. Большие языковые модели требуют значительных вычислительных ресурсов, поэтому квантование необходимо для уменьшения использования памяти и ускорения вывода.

Преимущества квантования

Преобразование высокоточных весов в форматы с меньшей точностью, такие как int8, int4 или int2, позволяет сократить требования к памяти. Однако стандартные методы часто ухудшают точность, особенно при низкой точности, такой как int2. Исследователи сталкиваются с необходимостью компромисса между точностью и эффективностью.

Новые стратегии квантования

Исследователи из Google DeepMind разработали Матрешечное квантование (MatQuant), которое позволяет создавать одну модель, работающую на нескольких уровнях точности. Это решение оптимизирует модель для int8, int4 и int2, используя общую битовую репрезентацию, что позволяет развертывать модели на разных уровнях точности без повторного обучения.

Преимущества MatQuant

Многоуровневое квантование: одна модель может работать на нескольких уровнях точности.
Использование вложенной структуры: позволяет получать меньшие целые числа из больших.
Улучшенная точность при низкой точности: MatQuant значительно улучшает точность моделей int2.
Совместимость: работает с существующими методами квантования, такими как QAT и OmniQuant.
Демонстрация производительности: успешно применяется для квантования параметров LLM.
Повышение эффективности: обеспечивает лучший баланс между точностью и вычислительными затратами.
Оптимизация: позволяет извлекать промежуточные битовые ширины и оптимизировать точность и затраты.

Заключение

MatQuant предлагает решение для управления несколькими квантованными моделями, используя многоуровневый подход к обучению. Это обеспечивает гибкий и высокопроизводительный вариант для низкобитного квантования в эффективном выводе LLM. Исследование показывает, что одна модель может работать на нескольких уровнях точности без значительной потери точности.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, учитывая множество доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта и анализируйте результаты.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.