Grouped Sequency-arranged Rotation: Optimizing Rotation Transformation for Quantization for Free

📄 arXiv: 2505.03810v2 📥 PDF

作者: Euntae Choi, Sumin Song, Woosang Lim, Sungjoo Yoo

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-02 (更新: 2025-08-14)

备注: 7 pages

💡 一句话要点

提出Grouped Sequency-arranged Rotation以优化低比特量化问题

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

关键词: 量化技术 旋转矩阵 Walsh-Hadamard变换 低比特宽度 自然语言处理 模型优化 无训练方法

📋 核心要点

  1. 现有的旋转基方法在极低比特宽度下（如2比特）量化性能不足，导致大型语言模型部署面临挑战。
  2. 本文提出了一种无训练的Grouped Sequency-arranged Rotation（GSR）方法，利用Walsh-Hadamard变换优化旋转矩阵，减少量化误差。
  3. 实验结果表明，GSR在推理任务和PPL评分上表现优异，且在现有学习旋转技术上也能进一步提升性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在部署时面临高计算成本的挑战，尽管后训练量化（PTQ）提供了解决方案，但现有基于旋转的方法在极低比特宽度（如2比特）下表现不佳。本文提出了一种新颖的无训练方法，通过改进旋转矩阵来解决当前方法的局限性。关键贡献包括利用具有序列排序的Walsh-Hadamard变换，聚类相似频率成分以减少量化误差，显著提升性能。此外，我们提出了使用小Walsh块的分组序列排列旋转（GSR），有效隔离异常值影响，实现与基于优化的方法相当的性能，而无需任何训练。我们的研究在推理任务和WikiText-2的困惑度（PPL）评分上表现出色，并在现有学习旋转技术上进一步提升了结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在低比特量化时的性能下降问题，现有旋转基方法在2比特宽度下的量化效果不理想，导致计算效率低下。

核心思路：提出了一种无训练的Grouped Sequency-arranged Rotation（GSR）方法，通过引入具有序列排序的Walsh-Hadamard变换，聚类相似频率成分，从而有效减少量化误差。

技术框架：整体方法包括两个主要模块：首先是构建改进的旋转矩阵，其次是应用分组序列排列的旋转，利用块对角矩阵来隔离异常值的影响。

关键创新：最重要的创新在于结合了Walsh-Hadamard变换与序列排序，显著提升了量化性能，并且GSR方法在不需要训练的情况下，达到了与优化方法相当的效果。

关键设计：在参数设置上，采用小Walsh块构建块对角矩阵，设计了适应低比特量化的损失函数，确保在量化过程中保持信息的完整性。通过这些设计，GSR方法能够有效应对低比特量化带来的挑战。

📊 实验亮点

实验结果显示，GSR方法在WikiText-2数据集上的困惑度（PPL）评分显著优于传统旋转基方法，且在推理任务中表现出色，证明了其在低比特量化中的有效性。与基线相比，性能提升幅度明显，展示了无训练方法的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等大型语言模型的部署。通过优化量化过程，GSR方法能够在资源受限的环境中实现高效的模型推理，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) face deployment challenges due to high computational costs, and while Post-Training Quantization (PTQ) offers a solution, existing rotation-based methods struggle at very low bit-widths like 2-bit. We introduce a novel, training-free approach to construct an improved rotation matrix, addressing the limitations of current methods. The key contributions include leveraging the Walsh-Hadamard transform with sequency ordering, which clusters similar frequency components to reduce quantization error compared to standard Hadamard matrices, significantly improving performance. Furthermore, we propose a Grouped Sequency-arranged Rotation (GSR) using block-diagonal matrices with smaller Walsh blocks, effectively isolating outlier impacts and achieving performance comparable to optimization-based methods without requiring any training. Our method demonstrates robust performance on reasoning tasks and Perplexity (PPL) score on WikiText-2. Our method also enhances results even when applied over existing learned rotation techniques.