Поворот на блоки: новый подход к сверхнизкобитной квантизации

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают эффективный метод квантизации, позволяющий существенно снизить вычислительные затраты больших языковых моделей без потери точности.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Квантованные методы демонстрируют различную эффективность: чем ниже перплексия и выше точность в downstream-задачах, тем ближе к производительности базовой модели FP16, что указывает на способность этих методов сохранять качество представления данных при снижении вычислительных затрат.

В статье представлен блочный метод поворота (BRQ), решающий проблему несовместимости методов квантизации на основе поворотов с форматом MXFP4 и обеспечивающий эффективную квантизацию до 4 бит.

Несмотря на значительные успехи больших языковых моделей (LLM), их развертывание затруднено растущими вычислительными затратами. В данной работе, ‘Block Rotation is All You Need for MXFP4 Quantization’, исследуется проблема несовместимости существующих методов квантования, основанных на вращениях, с новым форматом FP4 – MXFP4. Показано, что предложенная стратегия блочного вращения (BRQ) эффективно адаптирует вращающиеся методы к MXFP4, значительно повышая точность квантования. Какие перспективы открывает данное решение для дальнейшего снижения вычислительных требований и расширения возможностей развертывания LLM на различных платформах?

Эволюция Моделей: Стремление к Эффективности

Крупные языковые модели (LLM), такие как LLaMA-3.2 1B/3B, совершают революцию в области искусственного интеллекта, однако их вычислительные требования остаются значительными, ограничивая доступ к передовым технологиям и инновациям. Развертывание этих моделей требует существенных ресурсов, что затрудняет их интеграцию в устройства с ограниченными возможностями. Снижение размера модели и вычислительных затрат без ущерба для производительности – критически важная задача. Разработка эффективных методов сжатия, квантования и дистилляции знаний необходима для расширения возможностей LLM.

Анализ распределения активаций Llama-3 8B после различных преобразований демонстрирует влияние этих преобразований на характеристики модели, подробные визуализации представлены в Приложении A.4.

Каждая модель неизбежно меняется, но мудрый мастер сумеет придать ей новое, не менее изящное воплощение.

Квантизация как Искусство Сокращения: Поиск Баланса

Пост-тренировочная квантизация (PTQ) – перспективный подход к снижению размера моделей и ускорению инференса, позволяющий преобразовать веса и активации без повторного обучения. Наивная квантизация может приводить к потере точности, поэтому используются продвинутые техники для минимизации потери информации, включая калибровку квантованных весов и активаций с использованием репрезентативного набора данных. Эффективность PTQ зависит от выбора оптимальной стратегии квантизации и калибровки, балансируя снижение размера модели и сохранение точности.

Исследование влияния размерности матрицы вращения на точность квантизации показывает, что данный параметр оказывает существенное воздействие на конечный результат.

Преодолевая Границы: Продвинутые Методы Квантизации

Методы квантизации активно развиваются. SmoothQuant перераспределяет экстремальные значения активаций, минимизируя их влияние на квантованные представления. Оптимизационная квантизация, включая вращательную квантизацию, изучает преобразования, оптимизирующие процесс квантизации. В рамках вращательной квантизации, блочная вращательная квантизация (BRQ) использует преобразование Адамара для эффективного применения вращения внутри квантованных блоков, улучшая производительность. Компенсационная квантизация, такая как GPTQ, выполняет тонкую настройку квантованных весов для снижения ошибок.

Интуиция вращения блоков заключается в том, что глобальные вращения распространяют выбросы по всем каналам, увеличивая масштабы обычных блоков и ухудшая ошибку квантизации, в то время как блочные вращения перераспределяют выбросы локально, смягчая их влияние и сохраняя масштабы обычных блоков, что приводит к минимизации ошибки квантизации.

BRQ достигает перплексии 7.14 на LLaMA-3 8B, превосходя SpinQuant (7.68) и BINT4 (7.40), а также показывает улучшенную точность на downstream задачах.

Microscaling MX: Гармония Эффективности и Точности

Семейство форматов данных Microscaling MX разработано для повышения аппаратной эффективности в вычислениях с низкой точностью. Стандарт MXFP4 расширяет принципы Microscaling MX, предоставляя стандартизированный формат для PTQ. MXFP4 использует механизмы Scale Factors и Power-of-Two Scale для точного отображения квантованных значений, обеспечивая совместимость и переносимость моделей. BRQ, используемый совместно с MXFP4, обеспечивает снижение задержки при выводе на 40% по сравнению с QuaRot. BRQ достигает perplexity в 11.95 на LLaMA-3.2 1B и точности в 49.87% на downstream задачах, превосходя существующие методы. Каждый сбой – сигнал времени.

Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на проблеме несовместимости методов квантования, основанных на вращении, с форматом MXFP4. Предложенная стратегия блочного вращения (BRQ) представляет собой элегантное решение, позволяющее эффективно снижать битовую точность больших языковых моделей без существенной потери производительности. Как однажды заметила Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — это создать его». Это высказывание прекрасно отражает суть данной работы: вместо того чтобы смириться с ограничениями существующих методов, авторы активно формируют будущее квантования, предлагая инновационный подход, способный значительно повысить эффективность и доступность больших моделей. Успешное применение BRQ демонстрирует, что стабильность – это действительно иллюзия, кэшированная временем, а постоянное стремление к оптимизации и инновациям является ключом к преодолению технологических барьеров.

Что впереди?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует умение адаптировать существующие методы к новым форматам, однако, подобно любому рефакторингу, она лишь откладывает неизбежное. Каждый сбой – это сигнал времени, и несовместимость, разрешенная посредством блочного вращения, лишь подчеркивает фундаментальную хрупкость любой системы представления данных. Вопрос не в том, чтобы избежать деградации, а в том, чтобы достойно ее принять.

Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется изучение границ применимости предложенного подхода. Какова предельная степень сжатия, прежде чем система начнет проявлять необратимую потерю информации? Какие архитектуры больших языковых моделей наиболее чувствительны к предложенной стратегии, а какие, напротив, демонстрируют устойчивость? Поиск ответов на эти вопросы позволит более точно определить область, где блочное вращение действительно приносит пользу, а не является лишь косметическим улучшением.

В конечном счете, прогресс в области квантования – это не просто поиск более эффективных алгоритмов, а попытка понять природу информации и ее представление в физической реальности. Время – не метрика, а среда, в которой существуют системы, и каждый шаг к уменьшению битовой точности – это эксперимент по изменению этой среды, эксперимент, результаты которого не всегда предсказуемы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04214.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 01:08