量化对大模型影响有多大？——KL散度测试深度解析

<h2 id="h2-u5F15u8A00"><a name="引言" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>引言</h2><p>在AI领域，量化是一种常用的技术，它通过减少模型中参数的位数来压缩模型大小，从而减少存储和计算需求。然而，量化也会导致模型精度的损失。本文将通过KL散度测试，探讨量化对大型AI模型的实际影响。</p>
<h2 id="h2-u91CFu5316u4E0Eu6A21u578Bu6027u80FD"><a name="量化与模型性能" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>量化与模型性能</h2><p>量化通常使用的指标是困惑度（perplexity），但这个指标并不详尽，只能大致反映模型对选定样本的预测能力。因此，我们使用KL散度来比较不同量化级别的模型概率相似性。</p>
<p>以下是Mistral 7b模型在不同量化级别下的KL散度变化：</p>
<ul>
<li>fp16 = 约0（原始概率）</li><li>Q8_0 = 约0.06</li><li>Q6_K = 约0.1</li><li>Q5_K_M = 约0.3</li><li>Q4_K_M = 约1.0</li><li>Q3_K_M = 约3.7</li><li>Q2_K = 约8.2</li></ul>
<p>这些数据显示，随着量化级别的降低，模型的概率相似性损失增加。</p>
<h2 id="h2--token-"><a name="高难度Token的影响" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>高难度Token的影响</h2><p>如果我们专注于那些受量化影响最大的Token，情况会变得更加明显。例如，对于顶部约5%受量化影响最大的Token，量化级别越低，它们的KL散度差异越大。</p>
<h2 id="h2-u4E0Du540Cu6A21u578Bu5927u5C0Fu7684u6BD4u8F83"><a name="不同模型大小的比较" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>不同模型大小的比较</h2><p>我们还对13b模型进行了类似的测试。结果表明，尽管参数量更多的模型受量化影响较小，但即便是对于13b模型，极端量化的影响仍然相当明显。</p>
<p>例如，13b模型的Q2_K量化级别平均KL散度为0.058，而Mistral 7b模型的同一量化级别为0.082。</p>
<h2 id="h2-u7ED3u8BBA"><a name="结论" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>结论</h2><p>通过KL散度测试，我们可以更客观地理解量化对大型AI模型的实际影响。这些测试结果有助于我们在选择量化级别时做出更明智的决策，并对模型性能有更准确的预期。</p>
<h2 id="h2-u53C2u8003u94FEu63A5u4E0Eu56FEu7247"><a name="参考链接与图片" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>参考链接与图片</h2><ul>
<li><a href="https://preview.redd.it/tls9g63c9v1c1.png">Mistral 7b Avg Quantization Differences</a></li><li><a href="https://preview.redd.it/3baou5l9mv1c1.png">Top ~5% affected tokens graph</a></li><li><a href="https://preview.redd.it/gae3c0u4fx1c1.png">13b Quantization Comparison</a></li></ul>
<h2 id="h2-u76F8u5173u6570u636Eu8868u683C"><a name="相关数据表格" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>相关数据表格</h2><p>以下是70B模型在不同量化级别下的困惑度表格：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>Quantization</th>
<th>Model size (GiB)</th>
<th>Perplexity</th>
<th>Delta to fp16</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Q4_0</td>
<td>36.20</td>
<td>3.5550</td>
<td>3.61%</td>
</tr>
<tr>
<td>Q4_1</td>
<td>40.20</td>
<td>3.5125</td>
<td>2.37%</td>
</tr>
<tr>
<td>Q5_0</td>
<td>44.20</td>
<td>3.4744</td>
<td>1.26%</td>
</tr>
<tr>
<td>Q2_K</td>
<td>27.27</td>
<td>3.7339</td>
<td>8.82%</td>
</tr>
<tr>
<td>…</td>
<td>…</td>
<td>…</td>
<td>…</td>
</tr>
<tr>
<td>fp16</td>
<td>128.5</td>
<td>3.4313</td>
<td>-</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>这些数据表明，直到5位量化，甚至往往是4位量化，模型性能都能保持良好，但之后性能下降会变得非常明显。</p>
<h2 id="h2-u7ED3u8BED"><a name="结语" class="reference-link"></a><span class="header-link octicon octicon-link"></span>结语</h2><p>量化确实会对大型AI模型的性能产生影响，但通过合理选择量化级别和参数量，我们仍然可以在保证性能的同时，实现模型的压缩和优化。希望这些测试能为AI领域的研究者和开发者提供有价值的参考。</p>

量化对大模型影响有多大？——KL散度测试深度解析

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