WKVQuant: Quantizing Weight and Key/Value Cache for Large Language Models Gains More

📄 arXiv: 2402.12065v2 📥 PDF

作者: Yuxuan Yue, Zhihang Yuan, Haojie Duanmu, Sifan Zhou, Jianlong Wu, Liqiang Nie

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-02-19 (更新: 2024-02-20)

备注: Frist work to exclusively quantize weight and Key/Value cache for large language models

💡 一句话要点

提出WKVQuant以解决大语言模型的量化问题

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

关键词: 量化技术 大语言模型 内存优化 注意力机制 参数优化 机器学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有量化方法在准确性和效率之间难以取得平衡，导致大语言模型的部署受限。
  2. WKVQuant框架通过量化权重和键/值缓存，采用过去仅量化和二维量化策略来提升计算效率。
  3. 实验结果显示，WKVQuant在内存节省方面表现优异，且性能接近于权重单一量化，显示出其有效性。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在部署时面临显著的内存需求和计算负担。本文通过量化技术，旨在降低模型参数和激活值的内存消耗。我们分析了现有量化方法的局限性，提出了WKVQuant框架，专门用于量化LLMs的权重和键/值缓存。该方法通过过去仅量化来优化注意力计算，并引入二维量化策略处理KV缓存的分布，结合跨块重构正则化进行参数优化。实验结果表明，WKVQuant在内存节省方面几乎与权重-激活量化相当，同时接近权重单一量化的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在部署时的高内存需求和计算负担。现有量化方法在准确性和效率之间存在平衡困难，限制了其应用。

核心思路：WKVQuant框架通过量化权重和键/值缓存，采用过去仅量化的策略来优化注意力计算，同时引入二维量化策略以更好地处理KV缓存的分布。

技术框架：WKVQuant的整体架构包括权重量化模块、KV缓存量化模块和参数优化模块。通过这些模块的协同工作，实现了高效的量化过程。

关键创新：WKVQuant的创新在于结合了过去仅量化和二维量化策略，显著提升了注意力计算的效率，与现有方法相比，提供了更好的性能与内存节省效果。

关键设计：在参数设置上，WKVQuant采用了跨块重构正则化技术，以优化量化后的参数表现，确保在降低内存消耗的同时，尽可能保持模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，WKVQuant在内存节省方面几乎与权重-激活量化相当，同时在性能上接近权重单一量化。具体而言，WKVQuant在多个基准测试中表现出显著的效率提升，验证了其在量化领域的有效性。

🎯 应用场景

WKVQuant的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在需要高效部署大语言模型的场景中，如智能助手、自动翻译和内容生成等领域。通过降低内存需求，该方法能够使得大语言模型在资源受限的设备上运行，推动其在实际应用中的普及。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) face significant deployment challenges due to their substantial memory requirements and the computational demands of auto-regressive text generation process. This paper addresses these challenges by focusing on the quantization of LLMs, a technique that reduces memory consumption by converting model parameters and activations into low-bit integers. We critically analyze the existing quantization approaches, identifying their limitations in balancing the accuracy and efficiency of the quantized LLMs. To advance beyond these limitations, we propose WKVQuant, a PTQ framework especially designed for quantizing weights and the key/value (KV) cache of LLMs. Specifically, we incorporates past-only quantization to improve the computation of attention. Additionally, we introduce two-dimensional quantization strategy to handle the distribution of KV cache, along with a cross-block reconstruction regularization for parameter optimization. Experiments show that WKVQuant achieves almost comparable memory savings to weight-activation quantization, while also approaching the performance of weight-only quantization.