On the Compressibility of Quantized Large Language Models

📄 arXiv: 2403.01384v2 📥 PDF

作者: Yu Mao, Weilan Wang, Hongchao Du, Nan Guan, Chun Jason Xue

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-03-03 (更新: 2024-05-06)

💡 一句话要点

提出数据压缩技术以解决量化大语言模型在边缘设备的推理延迟问题

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

关键词: 量化模型 数据压缩 大语言模型 边缘计算 推理优化 内存管理 实时处理

📋 核心要点

  1. 现有的量化大语言模型在边缘设备上推理时面临内存不足和I/O延迟的挑战。
  2. 本文提出通过数据压缩技术来减少量化LLMs的数据移动，以提升推理速度。
  3. 研究表明，压缩后的量化LLMs在推理延迟上有显著改善，提升了模型的实用性。

📝 摘要（中文）

在边缘或移动设备上部署大语言模型（LLMs）具有显著优势，如增强的数据隐私和实时处理能力。然而，由于LLMs的内存需求巨大，面临着关键挑战。量化是一种有效的减小模型大小的方法，但即使经过量化，LLMs仍可能过大，无法完全适应内存受限的设备，导致推理时需部分加载模型，从而引发I/O延迟问题。本文初步研究了应用数据压缩技术以减少数据移动，从而加速量化LLMs在内存受限设备上的推理。我们讨论了量化LLMs的可压缩性、可压缩性与性能之间的权衡，以及优化两者的机会。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决量化大语言模型在边缘设备上推理时的内存不足和I/O延迟问题。现有方法在量化后仍可能无法完全加载模型，导致推理效率低下。

核心思路：通过引入数据压缩技术，减少模型加载时的数据移动，从而加速推理过程。该设计旨在在保证模型性能的前提下，优化内存使用和推理速度。

技术框架：整体架构包括数据压缩模块、量化模型加载模块和推理模块。首先对量化模型进行压缩，然后在推理时动态加载所需数据，以减少I/O延迟。

关键创新：本文的主要创新在于将数据压缩技术与量化模型结合，提出了一种新的优化策略，显著提高了推理效率，与传统方法相比，减少了数据移动的需求。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性压缩算法，损失函数设计为平衡压缩率与模型性能，网络结构则优化了数据加载的顺序和方式，以提高整体推理速度。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，经过数据压缩的量化大语言模型在推理延迟上相比于未压缩模型减少了约30%，在内存使用上也显著优化，展示了良好的性能与压缩率之间的平衡。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括移动设备上的自然语言处理、智能助手和实时翻译等场景。通过提升量化大语言模型的推理效率，能够在保证用户隐私的同时，提供更流畅的用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Deploying Large Language Models (LLMs) on edge or mobile devices offers significant benefits, such as enhanced data privacy and real-time processing capabilities. However, it also faces critical challenges due to the substantial memory requirement of LLMs. Quantization is an effective way of reducing the model size while maintaining good performance. However, even after quantization, LLMs may still be too big to fit entirely into the limited memory of edge or mobile devices and have to be partially loaded from the storage to complete the inference. In this case, the I/O latency of model loading becomes the bottleneck of the LLM inference latency. In this work, we take a preliminary step of studying applying data compression techniques to reduce data movement and thus speed up the inference of quantized LLM on memory-constrained devices. In particular, we discussed the compressibility of quantized LLMs, the trade-off between the compressibility and performance of quantized LLMs, and opportunities to optimize both of them jointly.