Exploring Model Invariance with Discrete Search for Ultra-Low-Bit Quantization

📄 arXiv: 2502.06844v1 📥 PDF

作者: Yuqiao Wen, Yanshuai Cao, Lili Mou

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-02-06

💡 一句话要点

提出InvarExplore框架，通过离散搜索探索模型不变性，实现超低比特量化。

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

关键词: 超低比特量化 模型不变性 离散搜索 大型语言模型 后训练量化

📋 核心要点

  1. 现有超低比特量化方法面临挑战，尤其是在2比特量化时，性能显著下降。
  2. InvarExplore框架通过统一探索多种模型不变性，并利用它们之间的协同作用来提升量化性能。
  3. InvarExplore采用离散搜索算法，有效探索了难以通过梯度优化方法处理的置换不变性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型因其在广泛应用中的成功而规模不断增大。 这就迫切需要减少内存使用，以使其更易于访问。 训练后量化是一种流行的技术，它使用较少的比特（例如，4-8 比特）来表示模型，而无需重新训练。 然而，在超低比特设置（例如，2 比特）中执行量化仍然是一项具有挑战性的任务。 在本文中，我们提出了 InvarExplore，一个统一的框架，可以同时系统地探索不同的模型不变性，从而利用每种不变性之间的协同作用。 重要的是，InvarExplore 具有一种离散搜索算法，使我们能够探索置换不变性，由于它无法通过基于梯度的方法进行优化，因此对它的研究不足。 结果表明，InvarExplore 与现有的最先进方法兼容，与强大的竞争方法相比，实现了额外的性能改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决超低比特量化（例如2比特）下，大型语言模型性能显著下降的问题。现有方法难以有效利用模型固有的不变性，特别是置换不变性，导致量化后的模型精度损失较大。

核心思路：论文的核心思路是系统地探索和利用模型在量化过程中的多种不变性，包括但不限于置换不变性。通过同时考虑这些不变性，并利用它们之间的协同作用，可以更有效地进行超低比特量化，从而在保持模型性能的同时显著降低内存占用。

技术框架：InvarExplore框架包含以下主要模块：1) 模型不变性分析模块，用于识别和建模模型中存在的各种不变性；2) 离散搜索算法模块，用于在可能的量化方案空间中搜索最优的配置，特别是针对置换不变性进行优化；3) 量化执行模块，根据搜索到的最优配置对模型进行量化；4) 性能评估模块，评估量化后模型的性能，并反馈给搜索算法进行迭代优化。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一个统一的框架，能够同时探索多种模型不变性，并利用离散搜索算法来优化置换不变性。与现有方法不同，InvarExplore不依赖于梯度优化，因此能够有效地处理置换不变性，从而获得更好的量化性能。

关键设计：InvarExplore的关键设计包括：1) 设计了一种有效的离散搜索算法，用于在量化方案空间中搜索最优配置。该算法需要平衡搜索效率和搜索空间覆盖率；2) 定义了一种合适的性能评估指标，用于评估量化后模型的性能，并指导搜索算法的优化方向；3) 针对不同的模型和任务，需要选择合适的不变性类型进行探索和利用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，InvarExplore框架与现有的最先进方法兼容，并能够在其基础上实现额外的性能提升。具体而言，在超低比特量化设置下，InvarExplore在多个benchmark上取得了显著的性能改进，证明了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要部署大型语言模型的场景，尤其是在资源受限的边缘设备上。通过超低比特量化，可以显著降低模型的内存占用和计算复杂度，使其能够在移动设备、嵌入式系统等平台上运行，从而推动人工智能技术的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Large language models have been increasing in size due to their success in a wide range of applications. This calls for a pressing need to reduce memory usage to make them more accessible. Post-training quantization is a popular technique which uses fewer bits (e.g., 4--8 bits) to represent the model without retraining it. However, it remains a challenging task to perform quantization in an ultra-low-bit setup (e.g., 2 bits). In this paper, we propose InvarExplore, a unified framework that systematically explores different model invariance at the same time, allowing us to take advantage of the synergy between each type of invariance. Importantly, InvarExplore features a discrete search algorithm that enables us to explore permutation invariance, which is under-studied as it cannot be optimized with gradient-based methods. Results show that InvarExplore is compatible with existing state-of-the-art methods, achieving an add-on performance improvement over strong competing methods.