Power-of-Two (PoT) Weights in Large Language Models (LLMs)

📄 arXiv: 2506.00315v1 📥 PDF

作者: Mahmoud Elgenedy

分类: eess.SP, cs.LG

发布日期: 2025-05-31

💡 一句话要点

提出PoT权重以降低大语言模型的复杂性

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

关键词: 大语言模型 量化技术 二次幂 计算复杂性 边缘计算

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型参数数量急剧增加，导致模型复杂性上升，尤其在边缘设备上实现面临内存和计算能力的限制。
  2. 本文提出了一种二次幂（PoT）量化方法，旨在通过特殊的量化技术降低大语言模型的复杂性，特别是在权重和变换表中。
  3. 实验结果表明，PoT量化在Nano-GPT和124-M GPT-2模型上均表现出良好的性能，交叉熵损失显著降低。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）参数数量的迅速增加，模型复杂性也在急剧上升，给边缘设备的实现带来了挑战。本文研究了一种特殊的量化方法——二次幂（PoT）量化，旨在减少LLMs的复杂性，特别是在线性层权重和变换表中。PoT不仅能减少内存使用，更重要的是通过将乘法转换为位移操作显著降低计算量。通过对Nano-GPT在莎士比亚数据集上的初步实验，结果显示PoT量化在124-M GPT-2模型上的表现也非常有前景，交叉熵损失降幅约为[1.3-0.88]，使用4到6位表示幂级别。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在边缘设备上实现时面临的复杂性和资源限制问题。现有方法在处理大规模模型时，往往无法有效降低内存和计算需求。

核心思路：论文提出的二次幂（PoT）量化方法，通过将权重表示为二次幂形式，利用位移操作替代乘法，从而显著降低计算复杂度和内存占用。

技术框架：整体架构包括数据预处理、PoT量化实施和模型训练三个主要阶段。首先对数据进行预处理，然后应用PoT量化技术于线性层权重和变换表，最后进行模型训练和评估。

关键创新：最重要的技术创新在于引入PoT量化方法，利用位移操作替代传统乘法，显著提高计算效率和内存利用率。这一方法与传统的量化技术相比，能够在保持模型性能的同时，降低计算复杂性。

关键设计：在PoT量化中，关键参数设置为4到6位用于表示幂级别，损失函数采用交叉熵损失，确保模型训练的有效性和稳定性。

📊 实验亮点

实验结果显示，PoT量化在Nano-GPT和124-M GPT-2模型上均取得了显著的性能提升，交叉熵损失降幅约为[1.3-0.88]，使用4到6位表示幂级别，展现出良好的应用前景。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括边缘计算、移动设备和资源受限的环境中部署大语言模型。通过降低模型复杂性，PoT量化方法能够使得高性能的自然语言处理任务在更广泛的设备上实现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Complexity of Neural Networks is increasing rapidly due to the massive increase in model parameters. Specifically, in Large Language Models (LLMs), the number of model parameters has grown exponentially in the past few years, for example, from 1.5 billion parameters in GPT2 to 175 billion in GPT3. This raises a significant challenge for implementation, especially for Edge devices where memory and processing power are very limited. In this work, we investigate reducing LLM complexity with special type of quantization, power of two (PoT), for linear layers weights and transformer tables. PoT not only provides memory reduction but more importantly provides significant computational reduction through converting multiplication to bit shifting. We obtained preliminary results of PoT quantization on Nano-GPT implementation using Shakespeare dataset. We then extended results to 124-M GPT-2 model. The PoT quantization results are shown to be very promising with cross entropy loss degradation $\approx$[1.3-0.88] with number of bits range [4-6] to represent power levels.