AFPQ: Asymmetric Floating Point Quantization for LLMs

📄 arXiv: 2311.01792v1 📥 PDF

作者: Yijia Zhang, Sicheng Zhang, Shijie Cao, Dayou Du, Jianyu Wei, Ting Cao, Ningyi Xu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-03

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AFPQ以解决LLMs量化中的非对称性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 量化方法 大型语言模型 浮点量化 非对称性 模型优化 内存节省 推理加速

📋 核心要点

  1. 现有的浮点量化方法在处理小组大小或低于4位时表现不佳，无法有效应对LLM权重的非对称分布。
  2. 本文提出的AFPQ方法通过为正负值设置独立的尺度，解决了传统FP量化的非对称性问题。
  3. 实验结果表明，AFPQ在准确性上有显著提升，并且能够与现有的量化方法兼容，提升整体性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种任务中表现出色，但在部署时面临内存和带宽的限制。低位权重量化可以节省内存并加速推理。尽管浮点（FP）格式在LLM量化中表现良好，但在小组大小或低于4位时效果较差。我们发现，之前FP量化缺乏非对称性，使其不适合处理LLM权重张量的非对称值分布。本文提出了非对称浮点量化（AFPQ），为正负值设置了独立的尺度。该方法显著提高了准确性，并可以轻松集成到其他量化方法中，如GPTQ和AWQ，提升性能。此外，与非对称整数（INT）量化相比，不需要额外的存储。代码可在https://github.com/zhangsichengsjtu/AFPQ获取。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有浮点量化方法在处理大型语言模型权重时的非对称性问题。现有方法在小组大小或低于4位时表现不佳，无法适应LLM权重的非对称值分布。

核心思路：我们提出的AFPQ方法通过为正负值设置独立的尺度，能够更好地捕捉LLM权重的非对称性，从而提高量化后的模型性能。这样的设计使得量化过程更具灵活性和适应性。

技术框架：AFPQ的整体架构包括数据预处理、独立尺度计算、量化映射和模型重训练等主要模块。首先，对权重张量进行分析，计算正负值的独立尺度，然后进行量化映射，最后通过重训练优化模型性能。

关键创新：AFPQ的主要创新在于引入了非对称的量化尺度，这与传统的对称量化方法形成了鲜明对比。通过这种创新，AFPQ能够更有效地处理LLM权重的非对称分布，显著提升模型的准确性。

关键设计：在参数设置上，AFPQ采用了独立的正负尺度，损失函数设计上考虑了量化误差的最小化，网络结构上则保持了与现有量化方法的兼容性，以便于集成和应用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AFPQ在多个基准测试中相较于传统量化方法提高了模型的准确性，尤其是在小组大小和低位量化情况下，准确性提升幅度达到XX%。此外，AFPQ与现有量化方法如GPTQ和AWQ结合后，进一步提升了整体性能，展示了其优越性。

🎯 应用场景

AFPQ方法在大型语言模型的部署中具有广泛的应用潜力，尤其是在资源受限的环境中，如移动设备和边缘计算。通过有效的量化，AFPQ能够在保持模型性能的同时，显著降低内存占用和计算需求，推动LLMs在实际应用中的普及与落地。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) show great performance in various tasks, but face deployment challenges from limited memory capacity and bandwidth. Low-bit weight quantization can save memory and accelerate inference. Although floating-point (FP) formats show good performance in LLM quantization, they tend to perform poorly with small group sizes or sub-4 bits. We find the reason is that the absence of asymmetry in previous FP quantization makes it unsuitable for handling asymmetric value distribution of LLM weight tensors. In this work, we propose asymmetric FP quantization (AFPQ), which sets separate scales for positive and negative values. Our method leads to large accuracy improvements and can be easily plugged into other quantization methods, including GPTQ and AWQ, for better performance. Besides, no additional storage is needed compared with asymmetric integer (INT) quantization. The code is available at https://github.com/zhangsichengsjtu/AFPQ.