GPTQによる4ビット量子化

4ビット量子化 by GPTQ

AutoGPTQを使用して独自のLLMを量子化する

Image by author

重み量子化の最近の進歩により、私たちはGPTQ、GGML、およびNF4のような性能低下が最小限の4ビット量子化技術を使用して、LLaMA-30BモデルをRTX 3090 GPU上の一般消費者向けハードウェアで実行することができるようになりました。

前の記事では、素朴な8ビット量子化技術と優れたLLM.int8()を紹介しました。今回の記事では、人気のあるGPTQアルゴリズムを探求し、AutoGPTQライブラリを使用して実装してみます。

コードはGoogle ColabとGitHubで見つけることができます。

🧠 最適な脳量子化

まず、解決しようとしている問題を紹介しましょう。ネットワークの各層ℓに対して、元の重みWₗの量子化バージョンŴₗを見つけたいとします。これを層ごとの圧縮問題と呼びます。具体的には、性能低下を最小限に抑えるために、これらの新しい重みの出力(ŴXᵨ)が元の出力(WXᵨ)にできるだけ近くなるようにしたいとします。つまり、次のようなものを見つけたいとします:

この問題を解決するためにはさまざまなアプローチが提案されていますが、ここでは最適な脳量子化(OBQ)フレームワークに興味があります。

このメソッドは、完全にトレーニングされた密なニューラルネットワークから重みを慎重に削除するための剪定技術(Optimal Brain Surgeon)に触発されています。これは近似技術を使用し、最良の単一の重みw𐞥を削除するための明示的な式と、残りの非量子化された重みFを調整するための最適な更新δꟳを提供します:

ここで、quant(w)は量子化による重みの丸めを表し、Hꟳはヘッシアンです。

OBQを使用することで、最も簡単な重みを最初に量子化し、その精度損失を補うために残りの非量子化重みFを調整します。次に、次の重みを量子化し、以降の作業を続けます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

人工知能

「マーシャンの共同創設者であるイータン・ギンスバーグについてのインタビューシリーズ」

エタン・ギンズバーグは、マーシャンの共同創業者であり、すべてのプロンプトを最適なLLMに動的にルーティングするプラットフ...

人工知能

「クリス・サレンス氏、CentralReachのCEO - インタビューシリーズ」

クリス・サレンズはCentralReachの最高経営責任者であり、同社を率いて、自閉症や関連する障害を持つ人々のために優れたクラ...

人工知能

ディープAIの共同創業者兼CEO、ケビン・バラゴナ氏- インタビューシリーズ

ディープAIの創設者であるケビン・バラゴナは、10年以上の経験を持つプロのソフトウェアエンジニア兼製品開発者です彼の目標...

人工知能

「ジンディのCEO兼共同創設者、セリーナ・リー― インタビューシリーズ」

「Celina Leeは、ZindiのCEO兼共同創設者であり、アフリカのデータサイエンティスト向けの最大の専門ネットワークです Celina...

人工知能

「アナコンダのCEO兼共同創業者、ピーターウォングによるインタビューシリーズ」

ピーター・ワンはAnacondaのCEO兼共同創設者ですAnaconda(以前はContinuum Analyticsとして知られる)を設立する前は、ピー...

人工知能

Diginiのスマートセンスの社長、ガイ・イエヒアブによるインタビューシリーズ

ガイ・イハイアヴ氏は、ビジネスの成功に最も重要な資産を保護するためにインターネット・オブ・シングス(IoT)の力を活用す...