Vorteile von FP8-Formaten bei der Modellquantisierung

Neueste Entwicklungen in Deep-Learning-Methoden haben den Bedarf nach besseren Wegen erhöht, um die Grösse und Geschwindigkeit von Modellen zu reduzieren, ohne die Genauigkeit zu verlieren. Besonders fortgeschrittene Modelle wie grosse Sprachmodelle (LLMs) und Diffusionsmodelle brauchen effizientere Möglichkeiten, um mit Daten umzugehen. Um das anzugehen, untersucht diese Studie die Vorteile der Verwendung von FP8-Datenformaten, um die Grösse von Modellen nach dem Training zu verkleinern, ohne ihre Wirksamkeit zu verlieren.

#Bedeutung der Quantisierung

Quantisierung ist die Technik, die Präzision der in einem neuronalen Netzwerk verwendeten Zahlen zu senken, was hilft, die Rechenleistung während der Nutzung zu verringern. Derzeit ist INT8 die gängigste Methode, da sie eine gute Leistung und akzeptable Genauigkeit ausbalanciert. Sie funktioniert gut bei Aufgaben wie der Objekterkennung in Bildern und wurde erfolgreich in vielen Anwendungen eingesetzt, von grossen Rechenzentren bis hin zu kleineren Geräten.

Allerdings hat INT8 einige Nachteile, insbesondere die begrenzte Fähigkeit, sehr grosse oder kleine Zahlen genau zu verarbeiten. Viele Techniken wurden entwickelt, um das zu verbessern, wie asymmetrische Quantisierung, die die Bits für positive und negative Werte anpasst. Einige Methoden konzentrieren sich darauf, kritischen Teilen der Daten mehr Bits zu geben, um die Präzision zu verbessern.

Trotz dieser Verbesserungen hat INT8 immer noch Probleme mit bestimmten Aufgaben, insbesondere der Sprachverarbeitung. Grosse Sprachmodelle haben oft sehr grosse Zahlen, die die Leistung der INT8-Quantisierung beeinträchtigen können. Daher verlassen sich viele Anwendungen immer noch auf Methoden mit höherer Präzision, um die Genauigkeit zu wahren.

#Einführung in FP8-Formate

FP8, oder 8-Bit-Gleitkommaformate, bieten eine neue Möglichkeit, Zahlen darzustellen, indem sie die Anzahl der Bits für den Exponenten und den signifikanten Teil (Mantisse) ausbalancieren. Es gibt drei Arten von FP8-Darstellungen: E5M2, E4M3 und E3M4. Jede Art bietet unterschiedliche Ausgewogenheiten zwischen der Darstellung eines breiten Zahlenbereichs und der Beibehaltung der Präzision.

Diese Studie untersucht die Verwendung von FP8-Formaten zur Verkleinerung von Modellen nach dem Training. Die Ergebnisse zeigen, dass FP8-Formate in vielen Bereichen, einschliesslich der Verarbeitung einer breiteren Palette von Aufgaben und der Beibehaltung der Genauigkeit, besser abschneiden können als INT8.

#Studienansatz

Die Forschung umfasste die Betrachtung von 75 verschiedenen Modellen über verschiedene Aufgaben, einschliesslich Übersetzung von Sprachen, Textgenerierung und Bildklassifizierung. Das Team testete verschiedene FP8-Formate, um zu sehen, wie gut sie die Modellgenauigkeit während der Quantisierung beibehielten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass E4M3 am besten für Sprachverarbeitungsaufgaben geeignet ist, während E3M4 bei bildbezogenen Aufgaben etwas effektiver ist.

#Vorteile von FP8-Formaten

Insgesamt bieten FP8-Formate einige Vorteile gegenüber INT8. Sie können besser mit unterschiedlichen Aufgaben umgehen und bieten eine verbesserte Modellgenauigkeit. Die Forschung zeigt, dass E4M3 eine hohe Abdeckung für Sprachaufgaben hat, während E3M4 starke Leistungen bei Bildaufgaben zeigt.

#Wie Quantisierung funktioniert

Um eine erfolgreiche Quantisierungsmethode zu erstellen, ist es wichtig, im Hinterkopf zu behalten, dass verschiedene Modelle unterschiedliche Bedürfnisse in Bezug auf Zahlenbereiche und Präzision haben. Das in dieser Studie entwickelte Quantisierungsschema ist so konzipiert, dass es gut über verschiedene Operationen hinweg funktioniert und an spezifische Anwendungen anpassbar ist.

Es werden zwei Quantisierungsmethoden diskutiert:

1. Standard-Quantisierungsschema: Dies ist ein breiter Ansatz, der auf viele gängige Operationen in verschiedenen Netzwerken angewendet wird.
2. Erweitertes Quantisierungsschema: Diese Methode ist auf spezifische Operationen zugeschnitten, die eine sorgfältige Feinabstimmung erfordern, und konzentriert sich darauf, die Leistung zu verbessern, ohne die Genauigkeit zu opfern.

Das Standard-Schema wird typischerweise angewendet, während das erweiterte Schema zum Einsatz kommt, wenn einzigartige Anpassungen erforderlich sind. Ein spezieller Kalibrierungsschritt für BatchNorm, der oft in Computer Vision-Modellen verwendet wird, hilft, die endgültige Genauigkeit zu verbessern.

#Standard-Quantisierungsprozess

Im Standard-Quantisierungsschema werden Gewichte und Aktivierungsskalare so behandelt, dass Fehler während der Quantisierung reduziert werden. Die empfindlichsten Schichten in neuronalen Netzwerken, wie die erste und letzte Schicht, werden mit einer höheren Präzision beibehalten, um sicherzustellen, dass die Gesamteffizienz des Modells nicht beeinträchtigt wird.

#Erweiterte Quantisierungstechniken

Das erweiterte Quantisierungsschema zielt auf spezifische Operationen ab, die für die Leistung des Modells wichtig sind. Dazu gehört das Handling von Aufgaben wie LayerNorm, die entscheidend für die Genauigkeit sind.

Die Verwendung gemischter FP8-Formate ermöglicht es dem Quantisierungsprozess, sich an die unterschiedlichen Verteilungen von Gewichten und Aktivierungen in verschiedenen Modellen anzupassen. Dieser Ansatz führt zu einer verbesserten Genauigkeit, indem die Stärken unterschiedlicher Formate kombiniert werden.

#Experimentelles Setup

Um die FP8-Quantisierungsmethoden zu validieren, führte das Team Tests an über 200 verschiedenen Aufgaben mit 75 einzigartigen Modellarchitekturen durch. Sie wählten Modelle aus verschiedenen beliebten Quellen, um ein breites Spektrum von Aufgaben abzudecken und sicherzustellen, dass die Ergebnisse reale Anwendungen widerspiegeln.

Die Ergebnisse sind in verschiedene Bereiche kategorisiert, wie:

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Dazu gehören verschiedene Aufgaben wie generative Sprachmodellierung, Textklassifizierung und Zusammenfassung.
• Computer Vision (CV): Dies umfasst Aufgaben wie Bildklassifizierung, Segmentierung und Objekterkennung.

#Leistungsergebnisse

Die Studie zeigt letztendlich, dass die Formate E4M3 und E3M4 eine höhere Genauigkeit und bessere Leistung bieten, insbesondere über verschiedene Arbeitslasten hinweg. Bei Sprachverarbeitungsaufgaben erzielt E4M3 hohe Leistungen, während E3M4 bei Computer Vision-Anwendungen besser abschneidet.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Diese Forschung präsentiert effektive Post-Training-Quantisierungsstrategien unter Verwendung von FP8-Format. Die Ergebnisse heben die Vorteile von FP8 gegenüber INT8 in Bezug auf Gesamteffizienz und Flexibilität in verschiedenen Anwendungen hervor. Zukünftig gibt es Pläne, diese Quantisierungsmethoden in einer breiteren Palette von Modellen und Aufgaben weiter zu erkunden, um ihre Wirksamkeit in realen Szenarien zu verbessern.

#Zusammenfassung der Ergebnisse

1. E4M3-Format: Am besten für NLP-Aufgaben, zeigt hohe Genauigkeit und bessere Handhabung sprachbezogener Operationen.
2. E3M4-Format: Etwas besser für Bildverarbeitungsaufgaben, das es schafft, die Leistung in verschiedenen Anwendungen aufrechtzuerhalten.
3. Allgemeiner Ansatz: Der entwickelte Quantisierungsworkflow ermöglicht hohe Anpassungsfähigkeit über verschiedene Modelle und stellt sicher, dass die einzigartigen Bedürfnisse jedes Modells erfüllt werden, ohne signifikante Genauigkeit zu verlieren.

Zusammengefasst bieten FP8-Formate ein wertvolles Werkzeug zur Verbesserung der Effizienz und Wirksamkeit von Deep-Learning-Modellen, während gleichzeitig die in älteren Methoden wie INT8 gefundenen Einschränkungen angesprochen werden.