字节开源大模型量化新思路，2-bit量化模型精度齐平fp16

在深度学习模型的部署和应用中，量化技术因其显著的压缩效果而备受关注。尤其是在实时应用中，大型模型的存储和计算成本是一个重要的考量因素。近期，字节跳动的研究团队提出了一种新的量化方法——decoupleQ，该方法通过将模型参数分解为整数和浮点数部分，实现了在极低比特率下的高模型精度，特别是在2-bit量化上取得了与fp16/bf16相当的在线精度。
decoupleQ的核心思想是将传统的启发式量化范式转变为数学优化问题。这种方法不再依赖于传统的量化细节，如处理异常值、敏感通道或确定裁剪范围等，而是将问题抽象为一个更高级别的数学优化问题。通过这种方法，decoupleQ能够以线性和均匀的方式进行量化，这使得它比非均匀量化更受硬件友好，同时也能够扩展到高比特量化以增强其鲁棒性。
在实际应用中，decoupleQ在字节跳动的大型语音模型上进行了测试，证明了其在2-bit量化下能够达到与fp16/bf16相近的精度。这一成果对于工业界大规模应用具有重要意义，因为它能够在不牺牲精度的前提下，显著降低模型的存储和计算成本。
decoupleQ的方法包含两个阶段：层级最小化和块级最小化。在层级最小化阶段，通过优化整数部分和浮点部分来最小化预量化和后量化输出之间的ℓ2损失。在块级最小化阶段，固定整数部分的权重，进一步训练规模和零点以及归一化层的参数。这种方法的提出，为后训练量化（PTQ）领域带来了新的视角和解决方案。
在实验部分，decoupleQ在ImageNet上的ResNet模型和Llama模型上进行了测试。结果显示，decoupleQ在各种设置下都优于其他方法。此外，通过消融研究，研究者们探讨了两种近似方法对模型精度的影响，以及校准数据集大小对模型精度的影响。实验结果表明，随着校准数据集大小的增加，模型的精度也随之提高。
decoupleQ的优势在于其创新的量化思路和在低比特量化上的突破。然而，这种方法也存在一些潜在的风险和挑战。例如，层或块输出的ℓ2损失最小化与模型精度之间的相关性可能并不总是强相关的。此外，decoupleQ可能会过度拟合校准数据集，尤其是在数据集较小的情况下。为了减少过度拟合的风险，可以通过增强H矩阵的对角元素值或增加校准数据的数量来降低H矩阵为不确定矩阵的可能性。
总体而言，decoupleQ为大型模型的量化提供了一种有效的新方法。它通过将量化问题转化为数学优化问题，提高了量化模型的精度，尤其是在2-bit量化上的表现。这种方法对于需要在资源受限的设备上部署大型模型的应用场景具有重要的实际意义。尽管存在一些挑战，但decoupleQ的提出无疑为量化技术的发展和应用开辟了新的道路。
字节跳动的研究团队已经将decoupleQ的代码开源，这将进一步促进该方法的研究和应用。随着深度学习模型在各行各业的广泛应用，量化技术的研究和创新将继续是学术界和工业界的热点。decoupleQ的出现，不仅为研究人员提供了新的工具和思路，也为量化技术的实际应用提供了新的可能性。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.12759