Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный метод квантизации, позволяющий оптимизировать сжатие каждой отдельной части модели для достижения максимальной производительности.

Предложенная модульная квантизация с управлением на основе CKA анализирует чувствительность каждого слоя нейронной сети, конкурентным отбором оптимальных методов квантизации (таких как GPTQ и SmoothQuant) для каждого слоя и последующей интеграцией этих слоёв в единую модель, что позволяет достичь оптимальной алгоритмической гетерогенности без переобучения.

В статье представлена новая схема постобработочной квантизации, использующая метрику CKA для выбора оптимального алгоритма квантизации для каждого слоя большой языковой модели.

Несмотря на значительный прогресс в области квантизации больших языковых моделей, существующие подходы часто игнорируют различия в оптимальных стратегиях для разных слоёв сети. В данной работе, ‘CKA-Guided Modular Quantization: Beyond Bit-Width to Algorithmic Diversity’, предложен новый фреймворк, автоматически подбирающий наиболее эффективный алгоритм квантизации для каждого слоя, основываясь на метрике CKA (Centered Kernel Alignment). Эксперименты демонстрируют, что предлагаемый метод превосходит унифицированные и смешанные подходы к квантизации на моделях LLaMA и Qwen, улучшая показатели perplexity и производительность в downstream задачах. Позволит ли данная модульная квантизация раскрыть полный потенциал больших языковых моделей и упростить их развертывание на различных платформах?

Вызов масштаба: компромиссы квантизации

Современные большие языковые модели демонстрируют беспрецедентные возможности в обработке и генерации текста, открывая новые горизонты в области искусственного интеллекта. Однако, эта мощь достигается ценой значительных вычислительных ресурсов. Обучение и функционирование таких моделей, как правило, требует огромных объемов памяти, высокой пропускной способности и специализированного аппаратного обеспечения, что делает их развертывание и использование сложной и дорогостоящей задачей. Например, модели с миллиардами параметров могут требовать десятки или даже сотни гигабайт памяти только для хранения весов, не говоря уже о ресурсах, необходимых для проведения вычислений во время работы. Эта потребность в ресурсах создает серьезные препятствия для широкого распространения и доступности передовых языковых моделей, особенно для приложений, работающих на мобильных устройствах или в условиях ограниченной инфраструктуры.

Пост-тренировочная квантизация представляет собой важный метод снижения размера и повышения эффективности больших языковых моделей, однако её применение часто сопряжено с ухудшением производительности. Суть метода заключается в уменьшении точности представления весов и активаций модели — например, с 32-битных чисел с плавающей точкой до 8-битных целых чисел. Несмотря на значительное сокращение занимаемой памяти и ускорение вычислений, такое упрощение может приводить к потере информации и, как следствие, к снижению точности прогнозов модели. Успешное применение квантизации требует тщательного анализа и поиска компромисса между уменьшением размера модели и сохранением её функциональности, что представляет собой сложную задачу для разработчиков.

Сохранение функциональной точности после квантования представляет собой серьезную задачу, требующую разработки инновационных подходов к поддержанию исходной производительности модели. В процессе снижения вычислительной точности представления весов и активаций, неизбежно происходит потеря информации, что может привести к заметному ухудшению качества генерируемого текста или точности классификации. Для смягчения этого эффекта, исследователи активно изучают методы, позволяющие адаптировать процесс квантования к специфике каждой отдельной модели и даже к различным слоям внутри нее. Особое внимание уделяется техникам, позволяющим минимизировать потерю информации в наиболее критичных частях нейронной сети, например, за счет использования смешанной точности или применения специальных алгоритмов обучения после квантования. Успешное решение данной задачи позволит значительно расширить возможности применения больших языковых моделей на устройствах с ограниченными ресурсами, открывая новые перспективы в области искусственного интеллекта.

Существующие методы квантизации, направленные на снижение вычислительных затрат больших языковых моделей, зачастую применяют единый подход ко всем слоям сети, игнорируя их различную чувствительность к уменьшению точности представления весов. Такой унифицированный подход может приводить к значительной потере производительности, поскольку некоторые слои критически важны для сохранения функциональности модели, в то время как другие менее чувствительны к квантованию. Исследования показывают, что применение дифференцированной стратегии квантизации, учитывающей важность каждого слоя и адаптирующей уровень квантования соответствующим образом, позволяет существенно снизить потери точности и сохранить высокую производительность модели даже при значительном уменьшении её размера. Более того, анализ чувствительности слоев позволяет выявить критически важные компоненты, требующие более точного представления, и оптимизировать процесс квантизации для достижения наилучшего компромисса между эффективностью и точностью.

В отличие от существующих методов, использующих различные разряды для квантования всех слоёв, предложенный подход применяет разнообразные алгоритмы квантования (например, GPTQ, AWQ, SmoothQuant) к разным слоям, что позволяет добиться более высокой производительности за счет алгоритмической гетерогенности.

Модульная квантизация: послойное решение

Модулярная квантизация решает проблему ограничений унифицированной квантизации, применяя различные методы квантования к каждому слою нейронной сети. В отличие от унифицированного подхода, где все веса и активации квантуются с использованием одного и того же набора параметров, модулярная квантизация позволяет использовать оптимальный метод квантования для каждого слоя индивидуально. Это позволяет более точно сохранять информацию, критически важную для производительности модели, и минимизировать потерю точности при переходе к пониженной точности представления данных. Различные слои могут иметь разные требования к точности, и модулярная квантизация позволяет учитывать эти различия, что приводит к более эффективному сжатию модели и более высокой точности по сравнению с унифицированным квантованием.

Модулярная квантизация использует разнообразие алгоритмов для достижения оптимальной производительности. Вместо применения единого метода квантизации ко всей модели, данный подход исследует комбинации различных техник, таких как GPTQ, AWQ и SmoothQuant, для каждой отдельной операции. GPTQ использует постобработку для минимизации потерь точности, AWQ фокусируется на квантизации весов с сохранением важной информации, а SmoothQuant стремится смягчить влияние квантизации на активации. Комбинирование этих и других алгоритмов позволяет адаптировать процесс квантизации к специфическим особенностям каждой операции, максимизируя точность и эффективность сжатия модели. Эксперименты показывают, что подобный подход обеспечивает более высокую производительность по сравнению с применением унифицированных методов квантизации.

Выбор метода квантизации для каждого слоя модели по отдельности является критически важным для достижения максимальной точности. Вместо применения единого подхода ко всем слоям, модулярная квантизация позволяет подобрать оптимальный метод — например, GPTQ, AWQ или SmoothQuant — для каждого слоя, исходя из его специфики и влияния на общую производительность модели. Такой подход учитывает, что разные слои могут по-разному реагировать на различные методы квантизации, и позволяет избежать существенной потери точности, которая может возникнуть при использовании унифицированного подхода. Оптимизация на уровне отдельных слоев позволяет значительно повысить эффективность квантования и минимизировать деградацию модели.

Для эффективного выбора метода квантизации для каждого слоя нейронной сети требуется надежная метрика оценки, в качестве которой часто используется Linear Centered Kernel Alignment (CKA). CKA измеряет сходство между представлениями, полученными из исходной и квантованной моделей, вычисляя выравнивание ядер центрированных признаков. Формально, $CKA(X, Y) = \frac{}{\sqrt{} \sqrt{}}$, где $X$ и $Y$ — матрицы признаков, а $\mu$ — среднее значение признаков. Высокое значение CKA указывает на то, что квантованная модель сохраняет функциональные возможности исходной, что критически важно для минимизации потери точности после квантизации.

Наш фреймворк, основанный на CKA, позволяет эффективно выбирать оптимальные слои для достижения наилучших результатов.

CKA-управляемая модульная квантизация: интеллектуальный каркас

В основе CKA-Guided Modular Quantization лежит подход к выбору метода квантизации для каждого слоя нейронной сети, основанный на анализе данных. В качестве ключевого критерия используется метрика CKA (Centered Kernel Alignment), которая измеряет сходство между представлениями, генерируемыми исходной и квантованной моделями. Выбор метода квантизации для каждого слоя производится таким образом, чтобы максимизировать значение CKA, что позволяет сохранить репрезентационную способность исходной модели в процессе квантизации. Использование CKA в качестве руководящего принципа позволяет автоматически определять оптимальную стратегию квантизации для каждого слоя, не требуя ручной настройки или экспертных знаний.

В основе CKA-Guided Modular Quantization лежит принцип максимизации оценок CKA (Centered Kernel Alignment) между слоями квантованной и исходной полноточной модели. CKA измеряет сходство представлений, формируемых слоями, и, следовательно, максимизация этого показателя обеспечивает сохранение репрезентационной способности квантованной модели. Высокие значения CKA гарантируют, что квантованные слои сохраняют функциональную эквивалентность своим полноточным аналогам, минимизируя потери информации в процессе квантизации и обеспечивая более точное приближение к исходной модели. Таким образом, CKA выступает в качестве количественного критерия для оценки и направления процесса квантизации, позволяя выбирать конфигурации, которые наилучшим образом сохраняют исходные представления данных.

Стратегия жадного послойного выбора обеспечивает эффективную оптимизацию процесса квантизации за счет определения наилучшего метода квантизации для каждого слоя модели индивидуально. Данный подход позволяет избежать глобальной оптимизации, которая требует значительных вычислительных ресурсов и времени. Вместо этого, для каждого слоя оценивается влияние различных методов квантизации на производительность модели, и выбирается метод, обеспечивающий максимальное сохранение точности. Такой послойный подход снижает вычислительную сложность и позволяет добиться высокой эффективности квантизации, минимизируя потери в производительности.

В ходе тестирования предложенного фреймворка на модели Llama-3-8B были получены следующие результаты: на датасете GSM8K достигнута точность в 74.33%, а показатель Pass@1 на HumanEval с моделью Llama-3-8B составил 48.63%. Эти результаты превосходят показатели, демонстрируемые другими методами квантизации. Особого внимания заслужило значительное восстановление показателей CKA, которые приблизились к уровню, характерному для моделей, использующих полную точность вычислений. Такое сочетание высокой точности и эффективности открывает новые возможности для развертывания мощных языковых моделей в различных областях применения.

Разработанные модели демонстрируют существенное повышение скорости инференса и энергоэффективности, открывая новые возможности для применения больших языковых моделей в реальных условиях. Уменьшение вычислительных затрат позволяет развертывать их на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны и встроенные системы, расширяя доступ к передовым технологиям обработки естественного языка. Это, в свою очередь, способствует созданию инновационных приложений в областях, требующих оперативной обработки данных и минимального энергопотребления — от интеллектуальных ассистентов и автоматизированной поддержки клиентов до автономных робототехнических систем и анализа данных в режиме реального времени. Повышенная эффективность позволяет использовать большие языковые модели в сценариях, где ранее это было непрактично или невозможно из-за ограничений по ресурсам и энергопотреблению.

Предложенный фреймворк, основанный на CKA, позволяет эффективно выбирать оптимальные слои для достижения наилучших результатов.

За пределами сжатия: эффективное развертывание LLM

Эффективная квантизация больших языковых моделей (LLM) до более низких разрядностей, например, использование 4-битного целочисленного представления (Int4), позволяет значительно уменьшить размер модели и объем необходимой памяти. Этот процесс, основанный на снижении точности представления параметров модели, не только сокращает требования к хранению, но и открывает возможности для развертывания LLM на устройствах с ограниченными ресурсами — от мобильных телефонов до встраиваемых систем. Уменьшение разрядности приводит к снижению вычислительной сложности, что, в свою очередь, ускоряет процесс инференса и снижает энергопотребление, делая мощные языковые модели доступными для более широкого круга приложений и пользователей. Такой подход, при правильной реализации, позволяет достичь существенного сжатия без критической потери в качестве генерируемого текста.

Возможность развертывания больших языковых моделей на устройствах с ограниченными ресурсами открывает новые горизонты в области искусственного интеллекта. Ранее требовавшие мощных серверов и значительных вычислительных мощностей, эти модели теперь могут функционировать непосредственно на смартфонах, планшетах и других портативных устройствах. Это существенно расширяет доступ к передовым технологиям обработки естественного языка для более широкой аудитории, позволяя использовать их в самых разнообразных сценариях — от персональных помощников и образовательных приложений до локализованных сервисов и инструментов для работы в условиях ограниченной связи. Уменьшение требований к оборудованию не только снижает стоимость использования, но и повышает конфиденциальность, поскольку данные обрабатываются непосредственно на устройстве пользователя, а не передаются на удаленные серверы.

Смешанная квантизация представляет собой усовершенствованную методику, позволяющую оптимизировать модели больших языковых моделей (LLM) за счет применения различных разрядностей квантования к отдельным слоям сети. В отличие от традиционных подходов, использующих единую разрядность для всей модели, смешанная квантизация гибко адаптирует точность представления данных в каждом слое, основываясь на его чувствительности к потерям информации. Такой подход позволяет достичь оптимального баланса между степенью сжатия модели и сохранением её точности, поскольку наиболее критичные слои могут быть представлены с большей разрядностью, а менее важные — с меньшей. Это, в свою очередь, обеспечивает значительное уменьшение размера модели и снижение требований к вычислительным ресурсам без существенной потери в производительности, открывая возможности для развертывания LLM на устройствах с ограниченными ресурсами и повышения эффективности их работы.

Результаты экспериментов демонстрируют высокую эффективность предложенного подхода к квантизации больших языковых моделей. На бенчмарке GSM8K достигнута точность в 74.33%, а показатель Pass@1 на HumanEval с моделью Llama-3-8B составил 48.63%. Эти результаты превосходят показатели, демонстрируемые другими методами квантизации. Особого внимания заслужило значительное восстановление показателей CKA, которые приблизились к уровню, характерному для моделей, использующих полную точность вычислений. Такое сочетание высокой точности и эффективности открывает новые возможности для развертывания мощных языковых моделей в различных областях применения.

Распределение оценок CKA по слоям для Llama-3-8B демонстрирует влияние различных методов квантования на сохранение функциональной структуры модели.

Исследование демонстрирует, что монолитные подходы к квантованию больших языковых моделей часто упускают потенциал, скрытый в разнообразии алгоритмов. Авторы предлагают гибкую структуру, позволяющую адаптировать метод квантования к особенностям каждого слоя, что приводит к повышению производительности. Этот подход напоминает о принципах, которые лежат в основе создания устойчивых систем: необходимо учитывать сложность и уникальность каждой составляющей. Как однажды заметил Брайан Керниган: «Простота — это конечная сложность». Подобно тому, как простой код сложнее в поддержке, чем тщательно спроектированная система, универсальное квантование не учитывает нюансы, которые влияют на эффективность модели. Истинная устойчивость начинается там, где кончается уверенность в одном универсальном решении.

Что Дальше?

Представленная работа, исследуя адаптивную квантизацию посредством CKA, лишь слегка приоткрывает завесу над истинной сложностью систем искусственного интеллекта. Попытка оптимизировать каждый слой, исходя из его репрезентативной близости, — это не решение, а скорее признание того, что универсальных ответов не существует. Гарантий стабильности здесь нет, лишь временное согласование с вероятностью. Разнообразие алгоритмов — это не цель, а способ отсрочить неизбежный хаос.

Следующим шагом видится отказ от представления об архитектуре как о статичном каркасе. Вместо этого, необходимо рассматривать модель как развивающуюся экосистему, где алгоритмы квантизации и сами слои способны к самоорганизации и адаптации в ответ на меняющиеся условия. Стабильность — это иллюзия, которая хорошо кэшируется, но рано или поздно рассеивается.

Истинный прогресс лежит не в поиске оптимальной конфигурации, а в создании систем, способных предвидеть и интегрировать неизбежные сбои. Хаос — это не сбой, это язык природы, и игнорировать его — значит обречь систему на преждевременное устаревание. Вопрос уже не в том, как построить идеальную модель, а в том, как вырастить устойчивую.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16282.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-20 08:28

🚀 Квантовые новости