50s完成7B模型量化，4bit達到新SOTA，大模型低比特量化有新招了 | NeurIPS 2024 Oral

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原標(biāo)題：50s完成7B模型量化，4bit達到新SOTA，大模型低比特量化有新招了 | NeurIPS 2024 Oral
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文章來源：量子位
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DuQuant團隊 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI消除激活值(outliers)，大語言模型低比特量化有新招了——
自動化所、清華、港城大團隊最近有一篇論文入選了NeurIPS 2024（Oral Presentation），他們針對LLM權(quán)重激活量化提出了兩種正交變換，有效降低了outliers現(xiàn)象，達到了4-bit的新SOTA。
簡單理解，在大語言模型（LLM）中，有一些中間層輸出的數(shù)值（激活值 Activation）會變得非常大，它們被稱為“outliers（離群值）”，這些 outliers給模型量化帶來了挑戰(zhàn)。
補充一下，量化可以將模型中的數(shù)值從浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)，以減少模型的大小和計算需求。
而一旦在量化過程中存在大量outliers，會導(dǎo)致量化后的模型性能下降。
明白了這層道理, 我們再來看他們團隊的一項名為DuQuant的新研究。
首先, 他們發(fā)現(xiàn)在LLM的前饋網(wǎng)絡(luò) (FFN) 模塊中的down_proj層, 存在明顯的Massive Outliers(非常大的激活值)。
這種outliers不同于以往發(fā)現(xiàn)的Normal Outliers，表現(xiàn)為大于絕對值幾百的異常

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