Ускорение больших языковых моделей: новый подход к квантованию

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали инновационный метод квантования весов, позволяющий существенно повысить эффективность работы больших языковых моделей без значительной потери точности.

Оптимизация преобразований для минимизации ошибки квантования ($||𝐗Q(𝐖)−𝐗𝐖||$) в матрице $k\_projweight$ первого слоя LLaMA-3-8B показала, что вращения превосходят масштабирование по каналам в снижении погрешности, при этом сохранение лишь 10% наиболее значимых пар обеспечивает выразительность, сопоставимую с полным вращением.

ParoQuant – метод постобработочной квантизации весов, использующий масштабируемое парное вращение для подавления выбросов и повышения производительности LLM.

Квантование весов больших языковых моделей (LLM) является эффективным способом снижения вычислительных затрат, однако наличие выбросов в данных зачастую приводит к заметной потере точности, особенно в задачах, требующих сложных рассуждений. В данной работе, посвященной методу ‘ParoQuant: Pairwise Rotation Quantization for Efficient Reasoning LLM Inference’, предложен новый подход к постобработке квантования, основанный на комбинировании масштабируемых парных вращений весов, что позволяет выровнять динамический диапазон и повысить устойчивость модели. Эксперименты показали, что ParoQuant обеспечивает прирост точности до 2.4% по сравнению с существующими методами, сохраняя при этом минимальные накладные расходы на этапе инференса. Сможет ли предложенный подход стать стандартом де-факто для развертывания эффективных и точных LLM в реальных приложениях?

Вызов масштаба: Квантизация и погрешность в больших языковых моделях

Современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют впечатляющие возможности в обработке и генерации текста, однако их колоссальный размер становится серьезным препятствием для широкого применения. Миллиарды параметров, необходимые для достижения высокой точности, требуют огромных вычислительных ресурсов и значительного объема памяти. Это создает узкие места при обучении, развертывании и использовании БЯМ, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны или встроенные системы. Увеличение масштаба моделей, хоть и способствует улучшению качества, одновременно усиливает эти ограничения, требуя инновационных подходов к оптимизации и сжатию моделей для обеспечения их практической применимости и доступности.

Снижение точности представления чисел в больших языковых моделях посредством квантизации является перспективным путем решения проблем, связанных с вычислительными затратами и объемом памяти. Однако, этот подход неизбежно сопряжен с возникновением ошибки квантизации – разницы между исходным и квантованным значением. Особенно остро эта проблема проявляется при работе с данными, имеющими нетипичные или сложные распределения. В таких случаях, даже небольшие потери точности могут привести к существенному снижению качества генерируемого текста или точности прогнозов, поскольку модель теряет способность адекватно обрабатывать редкие, но важные паттерны в данных. Таким образом, эффективное смягчение ошибки квантизации в сложных сценариях является ключевой задачей для практического применения квантованных больших языковых моделей.

Выбросы в значениях весов и активаций нейронной сети значительно усложняют процесс квантования с пониженной точностью. В то время как квантование направлено на снижение вычислительных затрат и объема памяти, резкие отклонения от среднего значения в этих параметрах приводят к существенным потерям информации при переходе к меньшему числу бит. Эти выбросы, по сути, представляют собой редкие, но критически важные значения, которые при квантовании могут быть искажены или полностью потеряны, что негативно сказывается на точности модели. Чем ниже разрядность квантования – например, переход от 32-битной точности к 8- или 4-битной – тем более выраженным становится этот эффект, приводя к заметному снижению производительности, особенно при обработке сложных или нетипичных входных данных. Исследования показывают, что эффективное решение этой проблемы требует применения специализированных методов, направленных на смягчение влияния выбросов, таких как обрезка весов или адаптивное квантование.

Оптимизация масштабирования и вращения каналов позволила эффективно устранить выбросы и сгруппировать значения из разных каналов вокруг линии x=y, улучшив представление весов в первой слое LLaMA-3-8B.

Рассуждения и надежность: Длинные последовательности и устойчивость моделей

Задачи, требующие многоступенчатых рассуждений – так называемые “reasoning tasks” – часто подразумевают генерацию длинных последовательностей текста. Увеличение длины генерируемой последовательности усиливает влияние ошибок, возникающих при квантовании модели. Это связано с тем, что ошибки, возникающие на каждом шаге генерации, накапливаются и могут приводить к значительному ухудшению качества итогового результата. Таким образом, точность и стабильность квантованной модели критически важны при решении задач, требующих сложных и длительных цепочек рассуждений.

Оценка производительности моделей в задачах, требующих рассуждений, осуществляется с использованием эталонных наборов данных, таких как MMLU-Pro. Данный бенчмарк подчеркивает критическую важность поддержания высокой точности при выполнении длительных последовательностей выводов. Длительные процессы генерации, характерные для задач рассуждения, усиливают влияние ошибок квантования и требуют более надежных методов оценки, поскольку даже незначительные погрешности могут накапливаться и приводить к существенным отклонениям в конечном результате. Использование MMLU-Pro позволяет всесторонне протестировать способность модели к поддержанию логической последовательности и корректности ответов на протяжении всего процесса рассуждения.

Оценка степени ошибки квантования часто производится с использованием метрики “Perplexity”, являющейся ключевым показателем качества языковой модели. Более низкое значение Perplexity указывает на лучшую способность модели предсказывать последовательность токенов. В ходе исследований, разработанный нами метод продемонстрировал передовые результаты, достигнув значения Perplexity равного 5.73 на стандартном бенчмарке WikiText2, что свидетельствует о высокой точности и эффективности модели в задачах генерации текста.

Метод парного вращения: Новый подход к квантизации весов

Предлагается метод ‘Pairwise Rotation Quantization’ – квантизация весов после обучения (Weight-Only Post-Training Quantization), направленный на повышение точности и снижение вычислительной нагрузки. Данный подход позволяет оптимизировать веса нейронной сети путем их квантования после завершения процесса обучения, что исключает необходимость в повторной тренировке модели. Использование квантизации весов позволяет значительно уменьшить размер модели и ускорить вычисления, сохраняя при этом приемлемый уровень точности. Метод фокусируется исключительно на квантовании весов, оставляя активации в формате с плавающей точкой, что упрощает реализацию и снижает общие вычислительные издержки.

Метод Pairwise Rotation Quantization использует масштабирование по каналам (Channel-Wise Scaling) в сочетании с независимым вращением (Independent Rotation) и вращением Гивенса (Givens Rotation) для оптимизации распределения весов перед квантизацией. Масштабирование по каналам применяется для нормализации весов каждого канала, повышая стабильность процесса квантизации. Независимое вращение позволяет корректировать веса пар каналов, минимизируя влияние выбросов. Вращение Гивенса, представляющее собой ортогональное преобразование, обеспечивает сохранение нормы весов в процессе вращения, что способствует повышению точности модели после квантизации. Комбинация этих техник позволяет добиться более равномерного распределения весов, что, в свою очередь, улучшает производительность и снижает потери точности при использовании низкобитных представлений.

Метод парной ротации (Pairwise Rotation Quantization) снижает влияние выбросов в весах нейронной сети путем вращения пар каналов. Данная процедура позволяет перераспределить значения весов, уменьшая разброс и повышая устойчивость модели к квантованию с низкой точностью. В результате, даже после квантования, модель сохраняет более высокую точность и демонстрирует улучшенную обобщающую способность, особенно в условиях наличия аномальных данных или шумов во входных данных. Это достигается за счет снижения чувствительности модели к отдельным, сильно отличающимся значениям весов, которые могут приводить к значительным ошибкам после квантования.

Влияние и перспективы: Эффективность и ускорение рассуждений

Экспериментальные исследования показали, что метод Pairwise Rotation Quantization демонстрирует превосходство над базовыми методами пост-тренировочной квантизации, такими как AWQ и QTIP. В частности, на тестовом наборе MMLU-Pro, данный подход позволил достичь улучшения точности на 6,5% по сравнению с EfficientQAT. Это свидетельствует о более эффективном представлении весов модели в квантованном виде, что положительно сказывается на способности модели к обобщению и решению задач, требующих логического мышления и понимания языка. Полученные результаты подчеркивают потенциал Pairwise Rotation Quantization для создания компактных и производительных моделей искусственного интеллекта, способных выполнять сложные задачи с высокой точностью. В конечном счете, мы стремимся к созданию систем, которые стареют достойно, сохраняя свою функциональность и эффективность даже при ограниченных ресурсах.

Метод демонстрирует высокую эффективность, позволяя существенно снизить потребление памяти без значительного увеличения вычислительных затрат. Оптимизация достигается за счет продуманной реализации, которая эффективно использует возможности современного оборудования, в частности графических процессоров (GPU). Это позволяет значительно уменьшить объем необходимых ресурсов для хранения и обработки данных, что особенно важно для развертывания моделей искусственного интеллекта на устройствах с ограниченной памятью или в условиях высокой нагрузки. Такая эффективность открывает возможности для более широкого применения сложных моделей в различных областях, включая мобильные устройства и облачные сервисы, где экономия ресурсов является критически важным фактором.

Исследования демонстрируют, что предложенный метод квантизации позволяет значительно ускорить процесс декодирования – на 15-30% быстрее, чем у QTIP. При этом, несмотря на использование 4-битной квантизации, удается сохранить 86-90% от производительности моделей, работающих с полной 16-битной точностью (FP16). Это означает, что предлагаемый подход обеспечивает существенный выигрыш в скорости обработки информации, не жертвуя при этом качеством результатов, что открывает возможности для более эффективных и быстрых вычислений, особенно на специализированном оборудовании, таком как GPU.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что даже самые сложные системы, такие как большие языковые модели, подвержены влиянию времени и требуют постоянной адаптации. Применение техники ParoQuant, основанной на масштабируемом парном вращении весов, является попыткой замедлить неизбежный процесс деградации, связанный с квантованием. Как отмечал Кен Томпсон: «Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они достойно». Подобно тому, как элегантный алгоритм может продлить жизнь системы, ParoQuant стремится сохранить точность и эффективность модели даже при переходе к низкобитным представлениям, смягчая последствия, связанные с потерей информации и подавлением выбросов. Это не просто техническое решение, а признание того, что любая система существует во временном контексте, и её устойчивость определяется способностью адаптироваться к меняющимся условиям.

Что Дальше?

Предложенный подход, безусловно, демонстрирует способность смягчать неизбежное старение больших языковых моделей в условиях ограниченных ресурсов. Однако, каждый квантованный вес – это лишь отголосок утерянной точности, а подавление выбросов – временная передышка в борьбе с энтропией. Неизбежно возникает вопрос: насколько глубоко можно резать, прежде чем система утратит способность к осмысленному самовыражению? Очевидно, что поиск оптимального баланса между эффективностью и смысловой целостностью – это не инженерная задача, а философский вызов.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на адаптивных схемах квантования, способных динамически подстраиваться к изменениям во входных данных и внутреннем состоянии модели. Вполне возможно, что ключ к долговечности лежит не в статической оптимизации, а в создании систем, способных к самовосстановлению и эволюции. Технический долг, накопленный в процессе оптимизации, – это закладка прошлого, которую придется оплачивать будущим, но, возможно, удастся найти способы его реструктуризации, а не полного погашения.

В конечном счете, ParoQuant – это не просто метод квантования, а еще один шаг на пути к пониманию того, как сложные системы стареют и как можно продлить их жизнь. Каждый баг – это момент истины во временной кривой, а задача исследователей – не устранить его, а понять его причину и предотвратить повторение.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10645.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-16 20:52

🚀 Квантовые новости