Minimize Quantization Output Error with Bias Compensation

📄 arXiv: 2404.01892v1 📥 PDF

作者: Cheng Gong, Haoshuai Zheng, Mengting Hu, Zheng Lin, Deng-Ping Fan, Yuzhi Zhang, Tao Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-02

备注: 10 pages, 6 figures

期刊: CAAI Artificial Intelligence Research, 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出偏差补偿方法以解决量化输出误差问题

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

关键词: 量化技术 偏差补偿 深度学习 视觉变换器 大型语言模型 模型优化 后训练量化

📋 核心要点

  1. 现有的量化方法在减少内存和计算强度的同时，常常导致显著的输出误差，影响模型的实际应用。
  2. 本文提出的偏差补偿（BC）方法通过识别补偿偏差向量，直接最小化量化输出误差，避免了复杂的非凸优化过程。
  3. 实验结果显示，BC方法在多个模型上显著降低了量化输出误差，提升了模型在特定任务上的性能，尤其是在ViT-B和OPT-350M上。

📝 摘要（中文）

量化是一种有前景的方法，可以减少深度神经网络（DNN）的内存使用和计算强度，但通常会导致显著的输出误差，阻碍模型的部署。本文提出了偏差补偿（BC）方法，以最小化输出误差，从而实现超低精度量化而无需模型微调。与大多数现有方法优化非凸量化过程不同，BC直接通过识别补偿偏差向量来最小化量化输出误差。我们证明了通过BC最小化输出误差是一个凸问题，并提供了一种高效的策略来获得与最小输出误差相关的最优解，无需训练或微调。我们在视觉变换器模型和大型语言模型上进行了广泛实验，结果表明我们的方法显著降低了量化输出误差，从而允许超低精度后训练量化并提升模型的任务性能。特别是，BC使ViT-B在ImageNet-1k任务上的4-bit PTQ4ViT准确率提高了36.89%，并使OPT-350M在WikiText2上的3-bit GPTQ困惑度降低了5.97。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决深度神经网络量化过程中产生的输出误差问题。现有方法通常依赖于复杂的非凸优化，导致效率低下和性能不稳定。

核心思路：本文提出的偏差补偿（BC）方法通过识别一个补偿偏差向量，直接最小化量化输出误差，从而实现超低精度量化而无需微调。这一设计旨在简化量化过程，提高效率。

技术框架：BC方法的整体架构包括偏差向量的识别和输出误差的最小化两个主要模块。首先，通过分析量化过程中的误差来源，识别出补偿偏差向量；然后，利用凸优化技术来最小化输出误差。

关键创新：BC方法的最大创新在于将量化输出误差的最小化转化为一个凸优化问题，这与现有方法的非凸优化形成鲜明对比，显著提高了求解效率和结果的稳定性。

关键设计：在实现BC方法时，关键参数包括补偿偏差向量的初始化和优化策略。损失函数设计为专门针对量化输出误差进行优化，确保在不进行模型训练的情况下获得最佳结果。整体网络结构保持简洁，以便于快速实现和部署。

📊 实验亮点

实验结果表明，BC方法在ViT-B模型上实现了36.89%的准确率提升，并在OPT-350M模型上将困惑度降低了5.97。这些结果显著优于传统量化方法，展示了BC在超低精度后训练量化中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、自然语言处理等需要高效模型部署的场景。通过降低量化输出误差，BC方法能够在资源受限的环境中实现高性能模型的应用，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

Quantization is a promising method that reduces memory usage and computational intensity of Deep Neural Networks (DNNs), but it often leads to significant output error that hinder model deployment. In this paper, we propose Bias Compensation (BC) to minimize the output error, thus realizing ultra-low-precision quantization without model fine-tuning. Instead of optimizing the non-convex quantization process as in most previous methods, the proposed BC bypasses the step to directly minimize the quantizing output error by identifying a bias vector for compensation. We have established that the minimization of output error through BC is a convex problem and provides an efficient strategy to procure optimal solutions associated with minimal output error,without the need for training or fine-tuning. We conduct extensive experiments on Vision Transformer models and Large Language Models, and the results show that our method notably reduces quantization output error, thereby permitting ultra-low-precision post-training quantization and enhancing the task performance of models. Especially, BC improves the accuracy of ViT-B with 4-bit PTQ4ViT by 36.89% on the ImageNet-1k task, and decreases the perplexity of OPT-350M with 3-bit GPTQ by 5.97 on WikiText2.The code is in https://github.com/GongCheng1919/bias-compensation.