LCQ: Low-Rank Codebook based Quantization for Large Language Models

📄 arXiv: 2405.20973v2 📥 PDF

作者: Wen-Pu Cai, Ming-Yang Li, Wu-Jun Li

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-05-31 (更新: 2025-02-10)

备注: 10 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出基于低秩码本量化的LCQ方法，用于压缩大型语言模型

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

关键词: 大型语言模型 权重量化 模型压缩 低秩码本 量化方法

📋 核心要点

  1. 大型语言模型部署面临高存储和计算成本挑战，权重量化是有效的压缩手段。
  2. LCQ方法采用低秩码本进行量化，码本秩大于1，提升量化精度。
  3. 实验表明，LCQ在几乎不增加存储成本的情况下，显著提升了量化后的模型精度。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）最近在许多任务中表现出良好的性能。然而，LLMs的高存储和计算成本已成为部署LLMs的挑战。权重量化已被广泛用于模型压缩，可以降低存储和计算成本。目前大多数LLMs的权重量化方法都使用秩为1的码本进行量化，当压缩率较高时，会导致显著的精度损失。本文提出了一种新的权重量化方法，称为基于低秩码本的量化（LCQ），用于LLMs。LCQ采用低秩码本进行量化，其秩可以大于1。实验表明，LCQ能够以可忽略的额外存储成本实现比现有方法更好的精度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）权重压缩过程中，高压缩率下现有量化方法精度损失严重的问题。现有的权重压缩方法，特别是基于量化的方法，通常使用秩为1的码本，这限制了模型的表达能力，导致在较高压缩率下性能显著下降。

核心思路：论文的核心思路是使用低秩码本进行量化，即码本的秩可以大于1。通过增加码本的秩，可以提高量化过程中的表达能力，从而在相同的压缩率下获得更高的精度。这种方法旨在在精度和存储成本之间取得更好的平衡。

技术框架：LCQ方法的整体框架包括以下几个主要步骤：首先，对LLM的权重矩阵进行分析，确定合适的低秩分解的秩。然后，构建一个低秩码本，该码本由多个秩为1的矩阵组成。接下来，使用该低秩码本对权重矩阵进行量化，将权重映射到码本中的条目。最后，使用量化后的权重重新构建LLM，并进行微调以恢复精度。

关键创新：LCQ的关键创新在于使用低秩码本进行量化，突破了传统量化方法中秩为1的限制。通过增加码本的秩，LCQ能够更好地逼近原始权重矩阵，从而减少量化误差，提高压缩后的模型精度。与现有方法相比，LCQ在精度和存储成本之间实现了更好的权衡。

关键设计：LCQ的关键设计包括：1) 如何选择合适的码本秩，以在精度和存储成本之间取得平衡；2) 如何构建低秩码本，例如使用SVD分解或其他低秩分解方法；3) 如何将权重映射到码本中的条目，例如使用最近邻搜索或其他量化算法；4) 如何对量化后的模型进行微调，以恢复精度。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

📊 实验亮点

论文实验结果表明，LCQ方法在压缩大型语言模型时，能够以可忽略的额外存储成本实现比现有方法更好的精度。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在论文中应该有更详细的描述（未知）。该方法在保持模型性能的同时，显著降低了存储需求，具有重要的实际意义。

🎯 应用场景

LCQ方法可应用于各种需要部署大型语言模型的场景，例如移动设备、边缘计算设备和资源受限的服务器。通过降低LLM的存储和计算成本，LCQ可以使这些模型在更广泛的平台上运行，并降低部署成本。该方法还有助于推动LLM在实际应用中的普及，例如智能助手、机器翻译和文本生成等。

📄 摘要（原文）

Large language models~(LLMs) have recently demonstrated promising performance in many tasks. However, the high storage and computational cost of LLMs has become a challenge for deploying LLMs. Weight quantization has been widely used for model compression, which can reduce both storage and computational cost. Most existing weight quantization methods for LLMs use a rank-one codebook for quantization, which results in substantial accuracy loss when the compression ratio is high. In this paper, we propose a novel weight quantization method, called low-rank codebook based quantization~(LCQ), for LLMs. LCQ adopts a low-rank codebook, the rank of which can be larger than one, for quantization. Experiments show that LCQ can achieve better accuracy than existing methods with a negligibly extra storage cost.