GPTQ 和 AWQ:LLM 量化方法的比较

2023-10-16 21:45
文章标签 方法 比较 llm 量化 gptq awq

本文主要是介绍GPTQ 和 AWQ:LLM 量化方法的比较,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的进展。然而,LLM 通常具有非常大的模型大小和计算复杂度,这限制了它们在实际应用中的部署。

量化是将浮点数权重转换为低精度整数的过程,可以显著减少模型的大小和计算复杂度。近年来,LLM 量化的研究取得了很大进展,出现了许多新的量化方法。

GPTQ 和 AWQ 是目前最优的 LLM 量化方法之一。GPTQ 是 Google AI 提出的一种基于 group 量化和 OBQ 方法的量化方法。AWQ 是 Facebook AI 提出的一种基于 activation-aware 方法的量化方法。

GPTQ

GPTQ 的工作原理如下:

  1. 首先,GPTQ 使用 group 量化将权重分组为多个子矩阵。
  2. 然后,GPTQ 使用 OBQ 方法来量化每个子矩阵。
  3. 最后,GPTQ 使用动态反量化来恢复权重的原始值。

GPTQ 的改进主要体现在以下几个方面:

  • 分组量化:GPTQ 使用分组量化来将权重分组为多个子矩阵,这可以降低量化精度损失。
  • OBQ 方法:GPTQ 使用 OBQ 方法来量化权重,该方法可以实现高精度的量化。
  • 动态反量化:GPTQ 使用动态反量化来恢复权重的原始值,这可以提高量化的性能。

GPTQ 在各种 LLM 上进行了实验,结果表明,GPTQ 可以实现 3/4 位量化,在相同精度下,GPTQ 的模型大小比原始模型小 1/4。

AWQ

AWQ 的工作原理如下:

  1. 首先,AWQ 使用 group 量化将权重分组为多个子矩阵。
  2. 然后,AWQ 使用 activation-aware 的方法来量化每个子矩阵。
  3. 最后,AWQ 使用无重新排序的在线反量化来提高量化性能。

AWQ 的 activation-aware 方法可以提高量化精度,这是因为激活值在量化后的影响可以通过量化系数进行补偿。具体来说,AWQ 首先计算每个子矩阵的激活分布,然后使用该分布来生成量化系数。

AWQ 的无重新排序的在线反量化可以提高量化性能,这是因为它不需要对权重进行重新排序,可以直接在量化后的权重上进行反量化。

AWQ 在各种 LLM 上进行了实验,结果表明,AWQ 可以实现 3/4 位量化,在相同精度下,AWQ 的模型大小比原始模型小 1/4,推理速度比 GPTQ 快 1.45 倍。

特征AWQGPTQ
量化精度优秀良好
模型大小最小较小
计算速度最快较快
实现难度较易较难
量化成本较高较低

AWQ 在量化精度、模型大小和计算速度方面都优于 GPTQ,但在量化成本方面略高。

结论

GPTQ 和 AWQ 都是 LLM 量化领域的优秀方法。GPTQ 具有良好的量化精度和易于实现的特点,适合于大多数 LLM 任务。AWQ 具有优异的量化性能,但量化成本略高,适合于对推理速度要求较高的 LLM 任务。

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