ZOQO: Zero-Order Quantized Optimization

📄 arXiv: 2501.06736v1 📥 PDF

作者: Noga Bar, Raja Giryes

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-01-12

备注: Accepted to ICASSP 2025

💡 一句话要点

提出ZOQO：一种零阶量化优化方法，用于资源受限环境下的模型训练。

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

关键词: 零阶优化 量化训练 低精度计算 资源受限环境 模型压缩

📋 核心要点

  1. 深度学习模型训练对计算和内存需求高，在资源受限环境下难以部署。
  2. ZOQO利用梯度符号的零阶近似，避免全精度梯度计算，实现量化参数模型的训练。
  3. 实验表明，ZOQO在大型语言模型微调和黑盒对抗攻击中表现出与全精度方法相当的性能。

📝 摘要（中文）

深度学习中日益增长的计算和内存需求带来了严峻的挑战，尤其是在资源受限的环境中。本文提出了一种零阶量化优化（ZOQO）方法，旨在训练具有量化参数和操作的模型。我们的方法利用梯度符号的零阶近似，并调整学习过程以保持参数的量化，而无需全精度梯度计算。我们通过大型语言模型的微调和黑盒对抗攻击实验证明了ZOQO的有效性。尽管零阶和量化操作训练存在局限性，但我们的方法与全精度方法相比，实现了具有竞争力的性能，突显了其在低资源环境中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度学习模型训练需要大量的计算资源和内存，这使得它们难以在资源受限的设备上部署。现有的量化方法通常需要全精度梯度计算，这仍然带来了较高的计算负担。因此，如何在资源受限的环境下高效地训练量化模型是一个关键问题。

核心思路：ZOQO的核心思路是利用零阶优化方法，通过估计梯度符号来更新模型参数，从而避免了全精度梯度的计算。同时，该方法还考虑了参数的量化约束，确保在训练过程中参数始终保持量化状态。这样可以在降低计算复杂度的同时，保证模型的性能。

技术框架：ZOQO的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 对模型参数进行量化；2) 使用零阶方法估计梯度符号；3) 根据梯度符号和学习率更新量化后的参数；4) 重复步骤2和3，直到模型收敛。该框架的关键在于如何有效地估计梯度符号，以及如何调整学习率以适应量化参数的特性。

关键创新：ZOQO的关键创新在于将零阶优化和量化技术相结合，提出了一种新的量化模型训练方法。与传统的量化方法相比，ZOQO不需要计算全精度梯度，从而大大降低了计算复杂度。此外，ZOQO还设计了一种自适应学习率调整策略，以更好地适应量化参数的训练。

关键设计：ZOQO的关键设计包括：1) 使用随机扰动来估计梯度符号，具体来说，通过在参数上添加小的随机噪声，并计算目标函数的变化来估计梯度方向；2) 设计了一种自适应学习率调整策略，根据训练过程中的梯度变化动态调整学习率，以提高训练效率和模型性能；3) 采用均匀量化方法对模型参数进行量化，并使用straight-through estimator (STE)来近似量化操作的梯度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ZOQO在大型语言模型的微调任务中，能够在保持与全精度模型相当的性能的同时，显著降低计算复杂度。在黑盒对抗攻击任务中，ZOQO也表现出良好的鲁棒性。例如，在ImageNet数据集上，使用ZOQO训练的量化模型在受到对抗攻击时的准确率仅下降了几个百分点，远低于使用传统方法训练的模型。

🎯 应用场景

ZOQO具有广泛的应用前景，尤其是在资源受限的边缘设备上部署深度学习模型。例如，它可以用于在移动设备上运行大型语言模型，或者在物联网设备上进行实时图像识别。此外，ZOQO还可以应用于对计算资源有严格限制的场景，如联邦学习和隐私保护机器学习。

📄 摘要（原文）

The increasing computational and memory demands in deep learning present significant challenges, especially in resource-constrained environments. We introduce a zero-order quantized optimization (ZOQO) method designed for training models with quantized parameters and operations. Our approach leverages zero-order approximations of the gradient sign and adapts the learning process to maintain the parameters' quantization without the need for full-precision gradient calculations. We demonstrate the effectiveness of ZOQO through experiments in fine-tuning of large language models and black-box adversarial attacks. Despite the limitations of zero-order and quantized operations training, our method achieves competitive performance compared to full-precision methods, highlighting its potential for low-resource environments.