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

GuidedQuant：利用末端损失引导的大语言模型量化方法

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

关键词: 大语言模型量化 后训练量化 末端损失引导 梯度信息 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层特征对最终损失的不同影响，以及权重间的相互依赖关系。
  2. GuidedQuant的核心思想是将末端损失的梯度信息融入量化目标，同时保持输出通道内权重的依赖性，从而更有效地量化模型。
  3. 实验结果表明，GuidedQuant在多种量化设置下，均能显著提升现有量化方法的性能，并提出了一种新的非均匀标量量化算法。

📝 摘要（中文）

后训练量化是减少大型语言模型内存占用和推理延迟的关键技术，它通过量化权重和激活值来实现，无需重新训练。然而，现有方法要么(1)未能考虑隐藏特征对末端损失的不同重要性，要么(2)在纳入末端损失时，忽略了模型权重之间至关重要的相互作用。为了解决这些局限性，我们提出了一种新颖的量化方法GuidedQuant，它将来自末端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性。GuidedQuant持续提升了最先进量化方法在仅权重标量、仅权重向量以及权重和激活值量化方面的性能。此外，我们还引入了一种新颖的非均匀标量量化算法，该算法保证单调递减量化目标值，并在同类方法中表现出色。我们已在https://github.com/snu-mllab/GuidedQuant发布代码。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型量化方法存在两个主要问题。一是忽略了模型中不同隐藏层特征对于最终损失函数的重要性差异，导致量化过程中对所有特征同等对待，影响了量化精度。二是当考虑末端损失时，往往忽略了模型权重之间的相互依赖关系，特别是输出通道内的权重依赖，这也会导致量化性能下降。

核心思路：GuidedQuant的核心思路是利用末端损失的梯度信息来指导量化过程。通过将梯度信息融入量化目标函数，使得量化过程能够更加关注对最终损失影响较大的特征和权重。同时，GuidedQuant还保留了输出通道内的权重依赖关系，避免了因独立量化权重而导致的性能损失。

技术框架：GuidedQuant的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 前向传播：使用量化后的模型进行前向传播，计算模型的输出和损失。2) 反向传播：计算损失函数对模型权重的梯度。3) 量化目标优化：将梯度信息融入量化目标函数，并优化量化参数，例如量化步长和量化范围。4) 量化：使用优化后的量化参数对模型权重进行量化。这个过程可以迭代多次，以进一步提高量化精度。

关键创新：GuidedQuant的关键创新在于将末端损失的梯度信息融入量化目标函数。与现有方法不同，GuidedQuant不仅考虑了量化误差，还考虑了量化对最终损失的影响。此外，GuidedQuant还提出了一种新的非均匀标量量化算法，该算法保证单调递减量化目标值，并在同类方法中表现出色。

关键设计：GuidedQuant的关键设计包括：1) 梯度信息的融合方式：论文中具体描述了如何将梯度信息融入量化目标函数，例如可以使用梯度的绝对值或平方值作为权重。2) 量化目标函数的具体形式：量化目标函数需要平衡量化误差和梯度信息的影响。3) 非均匀标量量化算法：该算法通过迭代优化量化步长和量化范围，以最小化量化目标函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GuidedQuant在多种量化设置下均取得了显著的性能提升。例如，在权重和激活值量化方面，GuidedQuant能够超越现有的最先进方法。此外，论文提出的非均匀标量量化算法在同类方法中表现出色，能够进一步提高量化精度。具体实验数据可以在论文中找到。

🎯 应用场景

GuidedQuant具有广泛的应用前景，尤其是在资源受限的设备上部署大型语言模型。例如，它可以用于移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备，以降低模型的内存占用和推理延迟，从而实现更高效的AI应用。此外，GuidedQuant还可以应用于云计算平台，以降低模型部署的成本和能耗。

📄 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.