「量子化とその他 LLMの推論時間を80%削減する」

「80%削減！量子化とその他の方法でLLMの推論時間を劇的に短縮する」

量子化は、さまざまなアルゴリズムに使用される技術ですが、比較的最近、大規模な言語モデル（LLM）の流入とともに一般的になってきました。この記事では、LLMの量子化と、この技術がこれらのモデルのローカルでの実行に与える影響についての情報を提供することを目指します。さらに、これらのモデルの計算要件をさらに削減できる量子化以外の異なる戦略と、これらの技術が興味深い理由と、これらの技術がどれほど効果的であるかを示すコード例とベンチマークを紹介します。また、LLMの目標を実現するために利用できるハードウェア要件/推奨事項と現代のツールについても簡単に説明します。また、後の記事では、独自のLLMを微調整するための手順とコードを提供する予定ですので、ご期待ください。

要約すると、LLMの量子化とテンソルのデータ型の変更により、パラメーターが2倍になるLLMの推論を実行することができ、ウォール時間を80％削減することができます。

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LLMの量子化とは？

量子化は、ネットワークの重みとバイアスを、元の浮動小数点形式（例：32ビット）からより低精度の形式（例：8ビット）に変換することで、ニューラルネットワークのサイズを縮小することを可能にします。元の浮動小数点形式は、モデルのアーキテクチャやトレーニングプロセスなどの要素によって異なる場合があります。量子化の最終的な目的は、モデルのサイズを縮小し、推論とモデルのトレーニングのためのメモリと計算要件を削減することです。自分でモデルを量子化しようとすると、すぐに手間がかかる場合があります。これは、特定のベンダーからのハードウェアサポートが不足しているためです。幸いにも、特定の第三者サービスやソフトウェアの利用により、これを回避することができます。

私自身は、Mac上でMetaのLlama-2などのLLMを量子化するためにかなりの手間をかける必要がありました。これは、標準のライブラリ（またはカスタムCUDAカーネルを持つもの）へのサポートの不足によるものです。第三者ツールなどを使用して…

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