科普：理解大语言模型中的模型量化

科普：理解大语言模型中的模型量化

在当今世界，人工智能和机器学习的使用已成为解决现实世界问题的关键。大型语言模型或视觉模型等模型因其卓越的性能和实用性而备受关注。如果这些模型运行在云端或大型设备上，就不会产生问题。但是，当这些模型部署在边缘设备上或用于实时应用时，它们的大小和计算需求就构成了重大挑战。

像边缘设备（我们称之为智能手表或 Fitbits）这样的设备资源有限，而量化是一个将这些大型模型转换为可轻松部署到任何小型设备的过程。随着人工智能技术的发展，模型的复杂性正呈指数级增长。如何在智能手机、物联网设备和边缘服务器等小型设备上容纳这些复杂的模型是一个巨大的挑战。

然而，量化是一种可以减少机器学习模型的大小和计算要求，同时又不会明显影响其性能的技术。量化已被证明有助于提高大型语言模型（LLMs）的内存和计算效率。因此，这些功能强大的模型在日常使用中更加实用和方便。

模型量化

模型量化涉及将神经网络的参数（如权重和激活度）从高精度（如32位浮点）表示转换为低精度（如8位整数）格式。精度的降低可以带来很多好处，包括减少内存使用、加快推理时间和降低能耗。

什么是模型量化？模型量化的优势

模型量化是一种通过降低模型参数精度来减少计算所需比特数的技术。它将高精度的参数表示（例如32位浮点数）转换为低精度的表示（例如8位整数）。例如，一个32位精度的参数值7.892345678可以近似为8位整数值8。这一过程显著减小了模型大小，使得内存有限的设备能够更快地执行。此外，量化还能降低功耗，这对于使用电池的设备至关重要。量化通过降低模型参数的精度来加快推理速度，并减少存储和访问这些参数所需的内存量。

量化有多种类型，包括均匀量化和非均匀量化，以及训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）。每种方法在模型大小、速度和准确性之间都有自己的权衡，使得量化成为在各种硬件平台上部署高效人工智能模型的通用和基本工具。

模型量化的不同技术

模型量化涉及各种技术，以在保持性能的同时减小模型参数的大小。以下是一些常见的技术：

2. 训练后量化（PTQ）

训练后量化（PTQ）是在模型完全训练完成后应用的。虽然PTQ可能会降低模型的准确度，因为在压缩模型时，原始浮点数值中的一些详细信息可能会丢失，但它是一种简单明了、广泛使用的方法。PTQ提供了几种子方法：

1.1 精度损失

PTQ在压缩模型时，可能会丢失一些重要细节，从而降低模型的精度。

1.2 平衡法

要在缩小模型和保持高精度之间找到适当的平衡，需要进行仔细的调整和评估，这对于精度要求极高的应用尤为重要。

简而言之，PTQ可以使模型变小，但也可能降低精度，因此需要仔细校准以保持性能。

如下是两种简单明了、广泛使用的子方法：

• 静态量化：转换权重和激活值为较低精度。使用校准数据来确定激活值的范围，从而对激活值进行适当的缩放。
• 动态量化：在推理过程中，只对权重进行量化，而激活度保持较高精度。在运行过程中，激活度会根据观察到的范围进行动态量化。

2. 量化感知训练（QAT）

量化感知训练（QAT）将量化整合到训练过程中。在前向传递中模拟量化来训练模型，使其适应精度降低的情况。由于模型可以更好地补偿量化误差，与训练后的量化（PTQ）相比，这通常会带来更高的精度。QAT在训练过程中增加了额外的步骤，以模拟模型在压缩时的表现。这意味着模型需要进行调整，以准确处理这种模拟。

这些额外的步骤和调整使得训练过程的计算要求更高，需要更多时间和计算能力。训练完成后，还需要对模型进行全面测试和微调，以确保其准确性不会降低，这增加了整个训练过程的复杂性。

3. 均匀量化

在均匀量化中，数值范围被划分为间隔相等的区间。这是最简单的量化形式，通常同时应用于权重和激活值。

4. 非均匀量化

非均匀量化为区间分配不同的大小，通常使用对数或 k 均值聚类等方法来确定区间。这种方法对非均匀分布的参数更为有效，有可能在临界范围内保留更多信息。

图：均匀和非均匀量化

5. 权重共享

权重共享包括将相似的权重聚类，并在它们之间共享相同的量化值。这种技术减少了唯一权重的数量，从而进一步压缩模型。权重共享量化通过限制唯一权重数量来节省大型神经网络的能量。

好处

• 抗噪能力：该方法能更好地处理噪音。
• 可压缩性：在不降低精确度的前提下，能够缩小网络。

6. 混合量化

混合量化在同一模型中结合了不同的量化技术。例如，权重可以量化到8位精度，而激活值保持较高精度，或者不同层根据其对量化的敏感度使用不同的精度。这种技术通过对权重（模型参数）和激活（中间输出）进行量化，减小神经网络的规模并加快其运行速度。

优势

2. 量化两部分：它压缩了模型的权重和处理数据时计算出的激活度。这意味着这两部分都会被存储和使用更少的比特进行处理，从而节省内存并加快计算速度。
3. 内存和速度提升：通过减少模型需要处理的数据量，混合量化使模型更小、更快。
4. 复杂性：由于同时影响权重和激活度，实施起来可能比只量化其中一个更复杂。需要仔细调整，以确保模型在高效的同时保持准确。

7. 纯整数量化

在纯整数量化中，权重和激活值都转换为整数格式，所有计算都使用整数运算。这种技术对针对整数运算进行优化的硬件加速器特别有用。

8. 按张量和按通道量化

• 按张量量化：在整个张量（例如层中的所有权重）中应用相同的量化比例。
• 按通道量化：对张量中的不同通道使用不同的标度。这种方法可以提供更高的精度，尤其是对于卷积神经网络，通过允许更细粒度的量化。

9. 自适应量化

自适应量化方法根据输入数据分布动态调整量化参数。这些方法能够根据数据的具体特征调整量化参数，从而实现更高的精度。在模型大小、速度和准确性之间，每种技术都有自己的权衡取舍。选择合适的量化方法取决于部署环境的具体要求和限制。

模型量化的挑战和考虑因素

在人工智能中实现模型量化需要应对一些挑战和考虑因素。其中一个主要问题是精度权衡，因为降低模型数值数据的精度会降低其性能，尤其是在需要高精度的任务中。为了解决这个问题，采用了量化感知训练、混合不同精度水平的混合方法以及量化参数迭代优化等技术来保持精度。

此外，量化模型还需兼容各种硬件和软件平台。由于并非所有平台都统一支持量化，因此在软件平台上进行量化可能存在问题。要解决这个问题，需要进行广泛的跨平台测试，使用TensorFlow或PyTorch等标准化框架以实现更广泛的兼容性，有时还需要开发针对特定硬件的定制解决方案，以确保最佳性能。

实际应用

模型量化广泛应用于各种对效率和性能要求极高的实际应用中。以下是几个例子：

2. 移动应用

量化模型可用于移动应用中的图像识别、语音识别和增强现实等任务。例如，即使计算资源有限，量化神经网络也能在智能手机上高效运行，识别照片中的物体或提供口语实时翻译。

2. 自动驾驶汽车

在自动驾驶汽车中，量化模型有助于实时处理传感器数据，例如识别障碍物、读取交通标志和做出驾驶决策。量化模型的高效性使这些计算能够快速完成，并在不影响驾驶的情况下降低功耗，这对自动驾驶汽车的安全性和可靠性至关重要。

2. 边缘设备

量化对于在无人机、物联网设备和智能摄像头等边缘设备上部署人工智能模型至关重要。这些设备的处理能力和内存通常有限，因此量化模型使它们能够高效地执行监控、异常检测和环境监测等复杂任务。

2. 医疗保健

在医学成像和诊断中，量化模型用于分析医学扫描和检测肿瘤或骨折等异常情况。这有助于在计算能力有限的硬件（如便携式医疗设备）上运行时，提供更快、更准确的诊断。

2. 语音助手

Siri、Alexa 和 Google Assistant 等数字语音助手使用量化模型来处理语音命令、理解自然语言并提供响应。量化使这些模型在家用设备上快速高效地运行，确保用户交互流畅、反应灵敏。

2. 推荐系统

Netflix、亚马逊和 YouTube 等在线平台使用量化模型提供实时推荐。这些模型处理大量的用户数据，为用户推荐电影、产品或视频，量化有助于管理计算负荷，同时及时提供个性化推荐。

量化提高了人工智能模型的效率，使其能够在资源有限的环境中部署，而不会大幅降低性能，并改善了各种应用的用户体验。

总结

量化是人工智能和机器学习领域的一项重要技术，它解决了在边缘设备上部署大型模型的难题。量化技术大大降低了神经网络的内存占用和计算需求，使其能够部署在资源受限的设备和实时应用上。

本文讨论了量化的诸多好处，如减少内存使用、加快推理时间以及降低功耗，涵盖了均匀和非均匀量化等技术以及创新方法。尽管量化有其优势，但也存在挑战，特别是在保持模型精度方面。不过，随着量化方法的最新研究和进步，研究人员继续努力应对这些挑战，不断突破低精度计算的极限。随着深度学习社区的不断创新，量化将在部署强大而高效的人工智能模型方面发挥不可或缺的作用，使更多应用和设备能够享有复杂的人工智能能力。

总之，量化不仅仅是一种技术优化，它在人工智能的进步中发挥着至关重要的作用。