GuidedQuant: Large Language Model Quantization via Exploiting End Loss Guidance

📄 arXiv: 2505.07004v4 📥 PDF

作者: Jinuk Kim, Marwa El Halabi, Wonpyo Park, Clemens JS Schaefer, Deokjae Lee, Yeonhong Park, Jae W. Lee, Hyun Oh Song

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-11 (更新: 2025-09-22)

备注: ICML 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出GuidedQuant以解决大语言模型量化中的特征重要性问题

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

关键词: 后训练量化 大语言模型 量化算法 特征重要性 模型压缩 非均匀量化

📋 核心要点

  1. 现有后训练量化方法未能充分考虑隐藏特征对最终损失的重要性变化，导致性能不足。
  2. GuidedQuant通过整合最终损失的梯度信息到量化目标中，同时保持权重之间的依赖关系，提出了一种新颖的量化方法。
  3. 实验结果表明，GuidedQuant在多种量化场景下均显著提升了性能，超越了现有最先进的方法。

📝 摘要（中文）

后训练量化是减少大语言模型内存和推理延迟的关键技术，通过量化权重和激活值而无需重新训练。然而，现有方法要么未能考虑隐藏特征对最终损失的重要性变化，要么在考虑最终损失时忽视了模型权重之间的关键交互。为了解决这些局限性，本文提出了GuidedQuant，这是一种新颖的量化方法，它将最终损失的梯度信息整合到量化目标中，同时保留输出通道内的跨权重依赖关系。GuidedQuant在权重仅标量、权重仅向量和权重与激活量化的最先进方法中均表现出一致的性能提升。此外，我们还提出了一种新的非均匀标量量化算法，该算法保证量化目标值单调下降，并在该类别中优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有后训练量化方法在考虑特征重要性和权重交互时的不足，导致量化性能不佳的问题。

核心思路：GuidedQuant的核心思路是将最终损失的梯度信息融入量化目标中，以更好地反映特征的重要性，同时保持权重之间的相互依赖性。

技术框架：GuidedQuant的整体架构包括量化目标的定义、梯度信息的提取和权重依赖关系的建模，主要模块包括量化算法和非均匀标量量化策略。

关键创新：GuidedQuant的主要创新在于引入了基于最终损失的梯度信息进行量化，同时设计了非均匀标量量化算法，确保量化目标值单调下降，这与现有方法有本质区别。

关键设计：在关键设计上，GuidedQuant采用了特定的损失函数来优化量化目标，并通过精心设计的参数设置来确保权重之间的依赖关系得到有效保留。

📊 实验亮点

实验结果显示，GuidedQuant在权重仅标量、权重仅向量和权重与激活量化的多个基准测试中均显著提升性能，相较于现有方法，量化目标值单调下降，且在特定任务上提升幅度达到X%（具体数据未知）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等需要高效推理的大语言模型。通过提升量化性能，GuidedQuant能够在资源受限的环境中实现更快的推理速度和更低的内存占用，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Post-training quantization is a key technique for reducing the memory and inference latency of large language models by quantizing weights and activations without requiring retraining. However, existing methods either (1) fail to account for the varying importance of hidden features to the end loss or, when incorporating end loss, (2) neglect the critical interactions between model weights. To address these limitations, we propose GuidedQuant, a novel quantization approach that integrates gradient information from the end loss into the quantization objective while preserving cross-weight dependencies within output channels. GuidedQuant consistently boosts the performance of state-of-the-art quantization methods across weight-only scalar, weight-only vector, and weight-and-activation quantization. Additionally, we introduce a novel non-uniform scalar quantization algorithm, which is guaranteed to monotonically decrease the quantization objective value, and outperforms existing methods in this category. We release the code at https://github.com/snu-mllab/GuidedQuant.