(ChinaZ.com)3月4日 消息:近期,清華大學(xué)和哈爾濱工業(yè)大學(xué)聯(lián)合發(fā)布了一篇論文,成功將大模型壓縮到1bit,仍保持83% 的性能。這一成果標(biāo)志著量化模型領(lǐng)域的一次重大突破。過去,2bit 以下的量化一直是研究人員難以逾越的障礙,而這次的1bit 量化嘗試,引起了國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。
這項研究提出的 OneBit 方法,首次嘗試將預(yù)訓(xùn)練大模型壓縮到真正的1bit。通過全新的1bit 層結(jié)構(gòu)、基于 SVID 的參數(shù)初始化和量化感知訓(xùn)練,成功將大模型參數(shù)壓縮到1bit 表示。該方法不僅保留了模型的高精度和高秩,還能夠在極大幅度壓縮模型參數(shù)的同時,保證模型至少83% 的性能。
OneBit 方法的核心在于將權(quán)重矩陣壓縮到1bit,并引入兩個 FP16格式的值向量以彌補精度損失。通過新的參數(shù)初始化方法 SVID 和知識遷移,成功將高精度預(yù)訓(xùn)練模型的能力轉(zhuǎn)移到1bit 量化模型上。實驗結(jié)果表明,OneBit 方法相較于其他2bit 量化方法,在驗證集困惑度和 Zero-shot 準(zhǔn)確度上表現(xiàn)更為優(yōu)秀。
該研究的意義在于,成功突破了2bit 量化的障礙,為在 PC 和智能手機上部署大模型提供了新的可能性。未來,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,將有望實現(xiàn)將大型語言模型等大模型壓縮到極低位寬,并實現(xiàn)在移動設(shè)備上高效運行的愿景。
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