Meta AI представила ParetoQ: единая система машинного обучения для квантования больших языковых моделей с менее чем 4 битами.

Квантование моделей машинного обучения

С ростом моделей глубокого обучения становится важным квантование, то есть уменьшение размера моделей без потери точности. Низкобитное квантование позволяет сократить размер модели, сохраняя её эффективность.

Проблемы и решения

Основная проблема заключается в нахождении оптимального баланса между вычислительной эффективностью и точностью модели. Исследования показывают, что 4-битное квантование может быть наиболее эффективным, но также есть мнение, что 1.58-битные модели могут давать сопоставимые результаты.

Методы квантования различаются по реализации и эффективности. После обучения модели в полном объеме, применяется постобучающее квантование (PTQ), которое легко внедрить, но может привести к потере точности. Квантование с учетом обучения (QAT) интегрирует квантование в процесс обучения, что позволяет моделям лучше адаптироваться к низкобитным представлениям.

Параметры и результаты

Исследователи из Meta разработали ParetoQ — структурированную систему для оценки методов квантования ниже 4 бит. Эта система позволяет проводить строгие сравнения различных настроек битности, таких как 1-битное, 1.58-битное, 2-битное, 3-битное и 4-битное квантование.

ParetoQ использует оптимизированную стратегию обучения с учетом квантования, минимизируя потери точности при сжатии модели. Исследования показывают, что 2-битное квантование обеспечивает улучшение точности на 1.8% по сравнению с 4-битной моделью того же размера.

Практическое применение

Результаты исследования подтверждают, что 2-битные и 3-битные модели обеспечивают лучшие компромиссы между точностью и размером по сравнению с 1-битными и 4-битными. Это открывает новые возможности для оптимизации низкобитного квантования в крупных языковых моделях.

Внедрение ИИ может значительно изменить вашу работу. Определите, где можно применить автоматизацию, и выберите подходящее решение. Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.