大模型量化的含義和作用

什么是量化

量化是指將神經網絡中的參數（權重和激活值）從高精度的數值表示（如32位浮點數）轉換為低精度表示（如8位整數）的技術。這是一種模型壓縮方法，可以顯著減少模型的存儲空間和計算需求。

量化的作用

內存節省：將32位浮點數轉換為8位整數，可以將模型大小減少約75%。例如，一個原本需要28GB內存的7B參數模型，量化后可能只需要7GB。

計算加速：整數運算比浮點運算更快，特別是在專用硬件上。量化模型的推理速度可以提升2-4倍。

能耗降低：低精度計算消耗更少的電力，這對移動設備和邊緣計算場景尤為重要。

部署便利：量化后的模型可以在資源受限的設備上運行，擴大了應用范圍。

具體示例

假設有一個權重值為0.12345678的參數：

• FP32表示：需要32位存儲，精確表示為0.12345678
• INT8量化：使用8位整數表示，可能變為31（通過縮放因子0.004轉換）
• 精度損失：量化后的實際值可能是0.124，有輕微的精度損失

雙重量化的含義和作用

什么是雙重量化

雙重量化（Double Quantization）是QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）技術中的一個關鍵創新，它對量化過程本身進行進一步的量化。

在傳統量化中，我們需要存儲：

1. 量化后的權重
2. 量化參數（如縮放因子和零點）

雙重量化的思路是：既然量化參數也占用存儲空間，為什么不對這些參數也進行量化？

雙重量化的具體實現

第一層量化：將FP32權重量化為INT4

• 原始權重：32位浮點數
• 量化后：4位整數
• 需要存儲：量化權重 + 縮放因子（FP32）

第二層量化：對縮放因子進行量化

• 縮放因子：從FP32量化為FP8
• 進一步減少存儲需求

雙重量化的作用

更高的壓縮率：在QLoRA中，雙重量化可以將內存使用量進一步減少約0.4GB/1B參數，相比單層量化節省約10-15%的額外空間。

保持精度：盡管進行了兩層量化，通過精心設計的量化策略，模型性能下降很小。

具體示例對比

以一個1B參數的模型為例：

無量化：

• 存儲需求：4GB（1B × 32位）
• 計算：FP32運算

傳統4位量化：

• 權重存儲：0.5GB（1B × 4位）
• 量化參數：約0.1GB（縮放因子等）
• 總計：0.6GB

雙重量化：

• 權重存儲：0.5GB（1B × 4位）
• 量化參數：約0.06GB（縮放因子也被量化）
• 總計：0.56GB
• 額外節省：約7%的存儲空間

實際應用場景

微調大模型：在使用QLoRA進行大模型微調時，雙重量化可以讓更大的模型在有限的GPU內存中進行訓練。

邊緣部署：在手機或嵌入式設備上部署大模型時，每一點內存節省都很關鍵。

成本優化：在云端服務中，內存使用的減少直接轉化為成本節省。

通過量化和雙重量化技術，我們可以在保持模型性能的同時，顯著降低部署和運行成本，使大模型技術更加普及和實用。