Точная настройка нейросетей: новый подход к повышению эффективности

Автор: Денис Аветисян

Метод DartQuant обеспечивает более точное представление данных в нейронных сетях, значительно улучшая их производительность.

В реализации DartQuant скрытые параметры, представленные как ZZ в QR-ортогонализации, и примененная матрица вращения RR, подвергаются калибровке, что демонстрирует изменение матрицы вращения и указывает на процесс оптимизации системы.

В статье представлен эффективный метод квантования больших языковых моделей (LLM) с использованием калибровки распределения вращающейся матрицы и нового механизма ‘Whip Loss’ для снижения влияния выбросов.

"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

Квантование больших языковых моделей (LLM) критически важно для ускорения инференса, однако тонкая настройка алгоритмов вращательной оптимизации требует значительных вычислительных ресурсов и склонна к переобучению. В данной работе, ‘DartQuant: Efficient Rotational Distribution Calibration for LLM Quantization’, предложен эффективный метод калибровки вращательного распределения – DartQuant – снижающий сложность оптимизации за счет ограничения распределения активаций после вращения. Этот подход, включающий новый QR-Orth алгоритм и функцию потерь Whip Loss, позволяет добиться существенного улучшения производительности и снизить риск переобучения. Возможно ли дальнейшее масштабирование подобных методов для квантования ещё более крупных моделей в условиях ограниченных вычислительных ресурсов?

Квантование LLM: Баланс между Эффективностью и Точностью

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности, однако их масштаб требует оптимизации. Квантизация, снижение точности представления данных, является ключевым подходом к снижению требований к памяти и вычислительным ресурсам. Выбросы в активациях приводят к потере точности, поэтому их эффективная обработка критически важна для успешной квантизации.

В реализации DartQuant трансформер использует масштабирование RMSNorm, поглощенное в матрицах весов, с потоком данных в формате FP16 (черный цвет) и INT4 (серый цвет), а вращения R1, R2, R3 и R4 интегрированы в весовые матрицы для обеспечения корректных вычислений и компенсации друг друга.

Игнорирование выбросов ограничивает возможности применения LLM в условиях ограниченных ресурсов.

Вращения Матриц: Гармонизация Распределений Активаций

Матрицы вращения эффективно изменяют распределения активаций, снижая влияние выбросов и улучшая точность модели после квантования. Принцип вычислительной инвариантности гарантирует, что преобразования не изменяют функциональность модели, что является ключевым требованием. Традиционная калибровка требует дорогостоящей тонкой настройки, но более эффективная стратегия – непосредственная оптимизация распределения активаций.

Сравнение различных методов оптимизации вращений выявило различия в их вычислительных затратах.

DartQuant: Калибровка на Основе Распределений для Эффективного Квантования

DartQuant – новый подход к калибровке LLM после квантизации. Он использует матрицы вращения для оптимизации параметров без переобучения модели, снижая вычислительные затраты и требования к памяти. Применяются QR-Orth и Whip Loss: QR-Orth обеспечивает ортогональность матриц вращения для стабильности, а Whip Loss изменяет распределение активаций, приближая его к равномерному, что повышает устойчивость и обобщающую способность.

В DartQuant, MoE (Mixture of Experts) использует ту же методику объединения, что и в плотных моделях.

Отделение калибровки от обучения позволило добиться значительного ускорения: калибровка 70B модели требует около 3 часов на видеокарте 3090, что в 47 раз быстрее традиционных методов и в 10 раз снижает потребление памяти.

Расширяя Горизонты: К Более Мощным и Эффективным LLM

Принципы DartQuant применимы не только к стандартным LLM, но и к моделям с архитектурой Mixture of Experts (MoE), что расширяет область применения. В DartQuant используется модель Лапласа для понимания поведения активаций, позволяющая разрабатывать более эффективные стратегии калибровки. На модели Llama 2 70B (w4a4kv16) DartQuant демонстрирует потерю производительности всего 0.5%.

Преобразование распределения UX(x) преобразует распределение Лапласа в равномерное, сглаживая пик и объединяя выбросы.

На модели Llama 3 70B DartQuant демонстрирует потерю производительности 3.31%, превосходя SpinQuant на 3.33% и OSTQuant на 1.45%. Подобно тому, как документирование фиксирует структуру, но не поведение, DartQuant улавливает суть взаимодействия активаций.

Оценка и Совершенствование: Перспективы Квантования LLM

Квантование LLM – перспективный подход к снижению вычислительных затрат. Для оценки влияния квантования на производительность необходимо использовать метрики, такие как перплексия. Оценка обобщающей способности проводится с использованием Zero-Shot Evaluation.

В основе большинства языковых моделей лежит блок трансформера, включающий предварительное нормализование RMSNorm, механизм многоголового самовнимания (MHSA) и gated feedforward network (FFN), где данные проходят через последовательные этапы нормализации, вычисления позиционных вложений и активации.

Вращения Адамара предлагают потенциальные преимущества в плане вычислительной эффективности. Дальнейшие исследования в области моделирования распределения активаций и стратегий калибровки позволят раскрыть еще большую эффективность квантования LLM.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует важность целостного подхода к оптимизации сложных систем, таких как большие языковые модели. Подобно тому, как нельзя успешно пересадить сердце, не понимая кровотока, нельзя эффективно квантовать LLM, игнорируя распределение активаций и влияние выбросов. Как говорил Давид Гильберт: «Вся математика скрыта в логике». DartQuant, предлагая метод калибровки вращательного распределения и функцию потерь ‘Whip Loss’, акцентирует внимание на структуре и взаимосвязях внутри системы. Элегантное решение, представленное в статье, подтверждает, что понимание общей картины – ключ к достижению значительных улучшений в производительности и снижению вычислительных затрат.

Что впереди?

Представленная работа, хотя и демонстрирует заметный прогресс в калибровке распределений при квантовании больших языковых моделей, оставляет нерешенными вопросы, присущие любой попытке упростить сложность. Подобно элегантному механизму, требующему постоянной настройки, методы квантования неизбежно сталкиваются с компромиссами. Совершенствование ‘Whip Loss’ и оптимизация вращающих матриц – шаги вперёд, но истинная проблема заключается не в локальном уменьшении выбросов, а в понимании, как распределение активаций формирует саму суть представления знаний в модели.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на адаптивности методов калибровки. Статичные вращающие матрицы, какими бы эффективными они ни были, могут оказаться недостаточными для моделей, обучающихся на динамических данных. Интересным направлением представляется разработка методов, способных не только корректировать распределение, но и предсказывать его эволюцию во времени. В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы заставить модель «вписаться» в заданные рамки, а в том, чтобы понять, как эти рамки влияют на её способность к обучению и обобщению.

Важно помнить, что любое решение, стремящееся к «интеллектуальности», несёт в себе риск хрупкости. Простота, напротив, обладает устойчивостью. Поэтому, возможно, наиболее перспективным направлением станет поиск минимально достаточных методов калибровки, способных обеспечить приемлемый уровень точности без излишней сложности. Истинная элегантность – в ясности, а не в изощренности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04063.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-07 15:27