LSAQ: Layer-Specific Adaptive Quantization for Large Language Model Deployment

📄 arXiv: 2412.18135v2 📥 PDF

作者: Binrui Zeng, Bin Ji, Xiaodong Liu, Jie Yu, Shasha Li, Jun Ma, Xiaopeng Li, Shangwen Wang, Xinran Hong, Yongtao Tang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-24 (更新: 2025-05-06)

备注: 8 pages, 4 figures, accepted to IJCNN 2025

💡 一句话要点

LSAQ：针对大语言模型部署的层级自适应量化方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 量化 边缘计算 自适应量化 模型部署

📋 核心要点

  1. 现有量化方法无法根据边缘设备资源动态调整LLM内存需求，限制了其在实际场景中的应用。
  2. LSAQ通过评估LLM各层的重要性，自适应地调整量化策略，实现动态部署。
  3. 实验表明，LSAQ在困惑度和零样本任务上优于基线方法，并能为不同场景设计量化方案。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在各个领域展现出卓越的性能，在边缘设备上部署LLMs已成为一种新的趋势。量化技术能够有效减小LLMs的尺寸和内存需求，从而使其能够在资源受限的边缘设备上部署。然而，现有的“一刀切”式量化方法通常无法动态调整LLMs的内存需求，限制了它们在具有不同计算资源的实际边缘设备上的应用。为了解决这个问题，我们提出了一种层级自适应量化（LSAQ）系统，该系统基于层的重要性对LLMs进行自适应量化和动态部署。具体来说，LSAQ通过构建每一层输入和输出的top-k token集合，并计算它们的Jaccard相似度来评估LLMs神经层的重要性。基于层的重要性，我们的系统根据边缘设备的计算资源实时自适应地调整量化策略，对重要性较高的层应用更高的量化精度，反之亦然。实验结果表明，LSAQ在困惑度和零样本任务方面始终优于所选的量化基线。此外，它可以为不同的使用场景设计合适的量化方案，以促进LLMs的部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在资源受限的边缘设备上部署的问题。现有的量化方法通常采用“一刀切”的策略，无法根据不同层的实际重要性和边缘设备的计算资源进行动态调整，导致量化后的模型性能下降或无法充分利用设备资源。

核心思路：论文的核心思路是根据LLM中每一层的重要性，自适应地调整量化策略。重要性高的层采用更高的量化精度，以保留关键信息；重要性低的层采用更低的量化精度，以减少内存占用。通过这种方式，可以在保证模型性能的同时，最大限度地降低资源需求。

技术框架：LSAQ系统主要包含两个阶段：层重要性评估和自适应量化。在层重要性评估阶段，系统首先构建每一层输入和输出的top-k token集合，然后计算它们的Jaccard相似度，以此作为该层的重要性指标。在自适应量化阶段，系统根据边缘设备的计算资源和层的重要性，动态地调整每一层的量化精度。

关键创新：LSAQ的关键创新在于提出了一种基于Jaccard相似度的层重要性评估方法，并将其与自适应量化策略相结合。这种方法能够有效地识别LLM中不同层的重要性，并根据边缘设备的资源限制，动态地调整量化策略，从而在保证模型性能的同时，最大限度地降低资源需求。与现有方法相比，LSAQ能够更好地适应不同的边缘设备和应用场景。

关键设计：在层重要性评估中，top-k token集合的大小k是一个关键参数，需要根据具体的LLM和任务进行调整。在自适应量化中，可以采用不同的量化方法（如线性量化、非线性量化等），并根据层的重要性动态地调整量化比特数。此外，还可以设计一些损失函数来约束量化过程，以进一步提高模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LSAQ在困惑度和零样本任务方面始终优于所选的量化基线。具体来说，LSAQ在多个LLM模型上实现了显著的性能提升，同时降低了模型的内存占用。此外，LSAQ能够为不同的使用场景设计合适的量化方案，例如，在资源受限的设备上采用更低的量化精度，以降低内存占用，而在资源充足的设备上采用更高的量化精度，以提高模型性能。

🎯 应用场景

LSAQ可应用于各种边缘设备上LLM的部署，例如智能手机、物联网设备和自动驾驶汽车。通过自适应量化，LSAQ能够降低LLM的内存占用和计算复杂度，使其能够在资源受限的设备上运行，从而实现更广泛的应用。例如，可以在智能手机上运行本地LLM，提供更快速、更安全的自然语言处理服务。

📄 摘要（原文）

As Large Language Models (LLMs) demonstrate exceptional performance across various domains, deploying LLMs on edge devices has emerged as a new trend. Quantization techniques, which reduce the size and memory requirements of LLMs, are effective for deploying LLMs on resource-limited edge devices. However, existing one-size-fits-all quantization methods often fail to dynamically adjust the memory requirements of LLMs, limiting their applications to practical edge devices with various computation resources. To tackle this issue, we propose Layer-Specific Adaptive Quantization (LSAQ), a system for adaptive quantization and dynamic deployment of LLMs based on layer importance. Specifically, LSAQ evaluates the importance of LLMs' neural layers by constructing top-k token sets from the inputs and outputs of each layer and calculating their Jaccard similarity. Based on layer importance, our system adaptively adjusts quantization strategies in real time according to the computation resource of edge devices, which applies higher quantization precision to layers with higher importance, and vice versa. {Experimental results show that LSAQ consistently outperforms the selected quantization baselines in terms of perplexity and zero-shot tasks. Additionally, it can devise appropriate quantization schemes for different usage scenarios to facilitate the deployment of LLMs.