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转载自 | 新智元
大语言模型（LLM）通常过于庞大，无法在消费级硬件上运行。这些模型的参数可能超过数十亿，通常需要显存较大的GPU来加速推理过程。
因此，越来越多的研究开始关注如何缩小模型，比如改进训练方法或使用适配器。该领域的一项主要技术被称为量化（quantization）。
ML工程师Maarten Grootendorst撰写了一篇博客文章，在语言建模背景下专门介绍了量化技术，并通过可视化的方法逐一探索相关概念，以帮助我们建立对该技术的直观理解。
在这篇博文中，Maarten将探讨各种方法、使用案例以及量化背后的原理。
文章目录以及涵盖内容如下图所示，主要介绍了训练后量化（PTQ）以及量化感知训练（QAT）两种方法，建议有AI基础的读者直接跳转至对称量化部分：
第一部分：LLM的「问题」
「大语言模型」就是大在模型参数量上，规模通常达到数十亿的级别（其中主要是权重）。
这些参数不仅存储成本相当高，推理阶段的计算量也很大。
在推理过程中，激活值是输入和权重的乘积，因此权重数量越多，激活值也会越大。
因此，我们希望尽可能高效地表示数十亿个值，从而尽可能减少存储参数所需的空间。
让我们从头开始，探索数值是如何表示的，然后再进行优化。
如何表示数值
数值存储的形式通常是浮点数（floting point number，或简称为floats）：一个带有小数点的正数或负数。
这些值由每一位（bit）上的二进制数字表示。
IEEE-754标准描述了每一位上的数字如何表示具体数值，具体来说共有三种映射：符号、指数或小数（尾数）。
这三个部分可以结合起来，根据一组bit值计算出所表示的数值：
使用的位数越多，表示的数值值通常越精确，比如FP32形式就能比FP16精确到小数点后更多位数：
内存限制
可用的位数越多，不仅数值越精确，可表示的数值范围也越广。
给定位数和表示形式，可表示的数值区间称为动态范围（dynamic range），而两个相邻值之间的距离称为精度（precision）。
这种表达形式的一个巧妙特性在于，我们可以计算出设备需要多少内存来存储某个给定值。
由于内存中的每个字节含有8位，我们可以为大多数形式的浮点数创建一个基本公式——
在实际应用中，还有更多因素会影响推理过程中所需的显存/内存大小，例如上下文大小和模型架构
现在假设我们有一个包含700亿参数的模型。大多数模型本身使用32位浮点数（通常称为全精度）表示，这需要280GB的内存来加载模型。
但如果能将所有参数用16位浮点数表示，所需的内存大小就可以直接减少一倍。
因此，将模型参数的表示位数最小化（不仅是推理，还有训练过程）是非常有吸引力的。
然而，这种方法不是没有代价的。随着表示位数减少导致精度降低，模型的准确性通常也会下降。
我们希望在保持准确性的同时减少表示数值的位数……此时，量化技术就派上用场了。
第二部分：量化入门
现在我们知道，量化的目的是将模型参数的精度从较高位宽（如32位浮点数）降低到较低位宽（如8位整数）。
在减少表示原始参数的位数时，通常也会伴随一些精度（粒度，granularity）的损失。
为了让这种效果更直观，我们可以用照片颜色作为类比。比如，选择任意图像（左图），但只用8种颜色表示（右图）：
注意看，放大的曲奇饼干看起来比原来更有「颗粒感」。
与之相似，量化的主要目标是减少表示原始参数所需的比特数（颜色），同时尽可能保留原始参数的精度。
常见数据类型
首先，让我们看看常见的数据类型以及使用它们替代32位（称为全精度或FP32）表示的影响。
FP16
首先是一个从32位到16位（称为半精度或FP16）浮点数的例子：
FP16可取的数值范围比FP32小得多。
BF16
为了获得与原始FP32相似的数值范围，引入了bfloat 16作为一种「截断的FP32」类型：
BF16使用的位数与FP16相同，但增加了指数位，因此能取到更广泛的数值范围，常用于深度学习领域。
INT8
进一步减少位数时，就更接近整数而非浮点数的表示方法。比如，从FP32到只具有8位的INT8，只有原始位数的1/4：
每次减少位数时，都会进行映射，将初始的FP32表示「压缩」到较少的位数中。
但在实际操作中，我们不需要将整个FP32范围[-3.4e38, 3.4e38]全部映射到INT8中。我们只需找到一种方法，将实际模型参数的数据范围映射到INT8中。
常见的压缩/映射方法可以有对称量化和非对称量化两种，都属于线性映射。
接下来将要探讨的就是从FP32到INT8的量化方法。
对称量化
在对称量化中，原始浮点值的范围被映射到量化空间中以零为中心的对称范围，量化前后的范围都以零为中点。
这意味着，原来浮点空间中的零，映射到量化空间后也恰好是零。
一种对称量化的典型例子是最大绝对值（absmax）量化。
给定一个数值列表，我们取其中最高的绝对值（α）作为执行线性映射的范围。
[-127, 127]表示受限范围（restricted range），未受限范围是[-128, 127]，取决于量化方法
由于这是一个以零为中心的线性映射，公式很简单。
首先用以下公式计算比例因子（s）：
- b是我们要量化到的字节数（8）
- α是最高的绝对值
然后，我们使用s来量化输入x：
如上图所示，最大绝对值α为10.8，将FP32映射到INT8时，即有如下公式：
如果要恢复原始的FP32值，也可以使用先前计算的比例因子（s）来进行反量化。
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先量化，再反量化以恢复原始值，全过程如下所示：
可以看到某些值，如3.08和3.02，在量化为INT8时都是36。因此进行反量化恢复到FP32时，它们失去了一些精度并且不再可区分。
这种原始值和反量化值之间的差异被称为量化误差。通常，量化结果的位数越少，误差越大。
非对称量化
与对称量化不同，非对称量化不是以零为中心的对称。相反，它将浮点范围内的最小值（β）和最大值（α）分别映射到量化范围的最小值和最大值。
这里我们探讨的方法被称为零点量化（zero-point quantization）。
注意0的位置是如何移动的。这就是为什么它被称为非对称量化。在范围[-7.59, 10.8]中，最大值和最小值到0的距离不同。
由于零点位置的偏移，我们必须计算INT8范围内的零点才能执行线性映射。与之前一样，我们还必须计算比例因子（s），但使用INT8范围的差值[-128, 127]。
由于需要在INT8范围内计算零点（z）以移动权重，这有点复杂。
像之前一样，让我们填入公式：
为了将量化后的值从INT8反量化回FP32，我们需要使用先前计算的比例因子（s）和零点（z）。
除此之外，反量化很简单：
当我们将对称和非对称量化并排放置时，可以快速看出两种方法之间的区别：
在上图中，我们能看到对称量化的零中心特性与非对称量化的偏移。
范围映射和剪裁（Clipping）
在之前的例子中，我们探讨了如何将给定向量中的值范围映射到低位表示。虽然这样可以映射整个向量值的范围，但有一个主要缺点，即异常值（outlier）。
想象一下，你有一个包含以下值的向量：
一个值比其他所有值都大得多，可以被认为是异常值。如果我们映射整个向量的范围，所有小值将被映射到相同的低位表示，并失去它们的区分度：
这是之前使用的absmax方法。如果不进行剪裁，非对称量化也会发生同样的情况
相反，我们可以选择剪裁某些值。剪裁是指设置原始值的不同动态范围，使所有异常值都被设为相同的值。
在下面的例子中，我们手动将动态范围设置为[-5, 5]，所有超出该范围的值将被映射到-127或127，无论它们的实际值是多少：
这种方法的主要优点是非异常值的量化误差显著减少。然而会导致异常值的量化误差增加。
校准（Calibration）
上面的例子中，我们随机将动态范围设置为[-5, 5]，但其实应该通过「校准」过程做出决定，找到一个合适的范围，包含尽可能多的值，同时最小化量化误差。
校准步骤的具体执行对于不同类型的参数是不一样的。
权重（和偏置）
我们可以将大语言模型（LLM）的权重和偏置（weights & biases）视为静态值，因为它们在运行模型之前是已知的。例如，Llama 3的约20GB文件大部分由其权重和偏置组成。
由于偏置变量的数量（数百万）显著少于权重（数十亿），因此偏置通常保持较高精度（如INT16），而量化的主要工作集中在权重上。
对于已知的静态权重，选择范围的校准技术包括：
- 手动选择输入范围的百分位数
- 优化原始权重和量化权重之间的均方误差（MSE）
- 最小化原始值和量化值之间的熵（KL散度）
例如，选择一个百分位数，会导致类似于我们之前看到的剪裁行为。
激活值
在整个大语言模型中不断更新的输入通常被称为激活值（activations）。
之所以被称为激活值，因为它们通常会经过一些激活函数，如sigmoid或relu
与权重不同，激活值在推理过程中随输入数据而变化，因此难以准确量化。
由于这些值在每个隐藏层之后都会更新，因此在推理阶段，只有输入数据通过模型后才能得知它们的具体数值。
总体来说，有两种方法用于校准权重和激活值，应用于模型的不同阶段：
- 训练后量化（Post-Training Quantization，PTQ）
- 顾名思义，即训练后进行的量化
- 量化感知训练（Quantization Aware Training，QAT）
- 训练/微调期间的量化
第三部分：训练后量化（PTQ）
训练后量化（PTQ）是最流行的量化技术之一。它是在模型训练完成后，对模型的参数（包括权重和激活值）进行量化。
权重的量化可以采用对称量化或非对称量化的方法。
然而，激活值的量化需要经过推理阶段来获取其潜在分布，因为我们事先并不知道它们的范围。
激活值的量化有两种形式：
- 动态量化（dynamic quantization）
- 静态量化（static quantization）
动态量化
数据通过隐藏层后，其激活值会被收集，比较出每一层的最大值（α）和最小值（β）：
然后利用这些激活值的分布来计算量化输出所需的零点（zeropoint，z）和比例因子（scale factor，s）值：
每次数据通过新的网络层时，这个过程都会重复。因此，每一层都有其独立的z和s值，从而使用不同的量化方案。
静态量化
与动态量化不同，静态量化并不是在推理过程中计算零点（zeropoint，z）和比例因子（scale factor，s），而是在推理之前计算这些值。
为了找到这些值，我们会使用一个校准数据集，并将其输入模型以收集这些潜在的激活值分布。
收集到这些分布之后，就可以计算出在推理过程中进行量化所需的s和z值。
在实际推理时，不会重新计算s和z值，而是在所有激活中全局使用它们来对其进行量化。
总体来说，动态量化为每个隐藏层计算s和z值，往往更准确。然而，这可能会增加计算时间，因为这些值需要在每次推理时计算。
相反，静态量化虽然不如动态量化准确，但速度更快，因为它已经预先知道用于量化的s和z值。
4-bit量化领域
低于8-bit的量化一直是一个挑战，因为每减少一位，量化误差就会增加。幸运的是，有几种巧妙的方法可以将位数减少到6、4，甚至2-bit（尽管通常不建议将位数降到低于4-bit）。
我们将探讨在HuggingFace上常见的两种方法：
- GPTQ（全模型在GPU上运行）
- GGUF（可能将层卸载到CPU上）
GPTQ
GPTQ可以说是实际应用中最著名的4-bit量化方法之一。
它使用非对称量化，并逐层进行处理，每层独立处理后再继续处理下一层：
在这个逐层量化过程中，它首先将层的权重转换为逆Hessian矩阵。逆Hessian矩阵是模型损失函数的二阶导数，表示模型输出对每个权重变化的敏感性。
简单来说，它本质上展示了每个层中权重的重要性（逆重要性）。
Hessian矩阵中较小值的权重更为重要，因为这些权重的微小变化可能导致模型性能的显著变化。
在逆Hessian矩阵中，较低的值表示更「重要」的权重
接下来，我们量化并反量化权重矩阵的第一行：
这一过程使我们能够计算量化误差（q），我们可以使用之前计算的逆Hessian值（h_1）来加权这个量化误差。
本质上，我们是在基于权重的重要性创建加权量化误差：
接下来，我们将这个加权量化误差重新分配到该行的其他权重上。这有助于保持网络的整体功能和输出。
例如，如果对第二个权重（即x_2=0.3）进行此操作，我们会将量化误差（q）乘以第二个权重的逆Hessian（h_2）加上去：
接下来，继续对给定行中的第三个权重进行相同的操作：
重复这个重新分配加权量化误差q的过程，直到所有值都被量化。
这个方法所以有效，是因为权重通常是相互关联的。因此，当一个权重有量化误差时，相关的权重会通过逆Hessian进行相应的更新。
GGUF
虽然GPTQ是一种很好的在GPU上运行整个大语言模型（LLM）的量化方法，但如果没有相应的硬件条件，也可以通过GGUF将LLM的任意层卸载到CPU上。
相当于同时用CPU和GPU运行模型，以弥补显存（VRAM）不足的情况。
量化方法GGUF经常更新，而且依赖于具体的量化位数，但基本原理如下。
首先，给定层的权重被分成「超级块」，每个「超级块」包含一组「子块」。从这些「子块」中，我们计算出比例因子（s）和α值：
为了量化给定的「子块」，可以使用之前提到的absmax量化，将给定的权重乘以比例因子（s_sub）：
比例因子s_sub是使用「子块」中的信息计算的，但用「超级块」中的信息s_super进行量化：
总而言之，这种以块为单位的量化使用「超级块」的比例因子（s_super）来量化「子块」的比例因子（s_sub）。
每个比例因子的量化级别可能不同，「超级块」的比例因子通常比「子块」有更高的精度。
为了说明这一点，让我们探讨几个量化级别（2-bit、4-bit和6-bit）：
根据量化类型，还需要一个额外的最小值（m）来调整零点，这些与比例因子（s）一样被量化
第四部分：量化感知训练（QAT）
第三部分讲述了如何在训练后对模型进行量化。这种方法的缺点在于，没有考虑到实际的训练过程。
这就是量化感知训练（QAT）派上用场的地方。与训练后量化（PTQ）不同，QAT的目标是在训练中学习量化过程。
QAT往往比PTQ更准确，因为在训练过程中已经考虑了量化。其工作原理如下：
在训练过程中，引入了所谓的「假」量化。比如先将权重量化为INT4，然后再反量化回FP32：
这一过程让模型在训练阶段进行损失计算和权重更新时，就已经考虑到了量化误差。
如下图所示，QAT尝试探索「宽」极小值情况下的损失值，以减少量化误差，因为「窄」极小值往往会导致更大的量化误差。
假设在反向传播过程中没有考虑量化，梯度下降过程就会选择损失值最小的权重。然而，如果它处于「窄」极小值中，那将引入更大的量化误差。
相反，如果我们考虑量化，将在「宽」极小值中选择一个不同的更新权重，其量化误差要小得多。
因此，尽管PTQ方法在高精度（例如FP32）有较低的损失值，但QAT在低精度（例如INT4）下损失值也很低，这是我们所追求的。
1-bit时代：BitNet
之前我们看到，将量化精度降低到4-bit已经相当小了，但如果我们进一步降低呢？
这就是BitNet的用武之地，它将模型的权重表示为单个比特，即-1或1，通过将量化过程直接注入到Transformer架构中来实现这一点。
Transformer架构是大多数LLM的基础，由涉及线性层的计算组成：
这些线性层通常以更高的精度表示，如FP16，而且是大多数权重所在的位置。
BitNet用BitLinear层替换了这些线性层：
BitLinear层的工作原理与普通线性层相同，用权重乘以激活值来计算输出。
但不同的是，BitLinear层仅用1位表示模型的权重，使用INT8表示激活值：
BitLinear层像量化感知训练（QAT）一样，在训练期间执行一种「假」量化，以分析权重和激活值的量化效果：
让我们一步步地了解BitLinear。
权重量化
在训练过程中，权重以INT8存储，然后使用一种称为符号函数（signum function）的基本策略将其量化为1位。
本质上，它将权重的分布移动至以0为中心，然后将所有小于0的值分配为-1，将所有大于0的值分配为1：
此外，它还跟踪一个值β（平均绝对值），我们将在之后的反量化过程中使用。
激活值量化
为了量化激活值，BitLinear使最大绝对值方法（absmax）将激活值从FP16转换为INT8，因为它们需要以较高的精度进行矩阵乘法（×）。
此外，它还跟踪一个值α（最大绝对值），我们将在之后的反量化过程中使用。
反量化
我们跟踪了α（激活值的最大绝对值）和β（权重的平均绝对值），这些值将帮助我们将激活值反量化回FP16。
输出激活值使用{α, γ}重新缩放，以将其反量化到原始精度：
这个过程相对简单，并且允许模型仅用两个值表示，即-1或1。
通过这种方法，作者观察到，随着模型规模的增长，1位训练和FP16训练之间的性能差距越来越小。
然而，这仅适用于较大的模型（>30B参数），较小模型之间的差距仍然很大。
所有LLM都是1.58位
为了改善之前提到的扩展性问题，BitNet 1.58b被引入。
在这种新方法中，模型的每个权重不仅可以是-1或1，还可以取0，使每个变量成为三元值（ternary）。
有趣的是，仅仅是添加0这个简单的操作，就大大改进了BitNet，加速了计算过程。
0的力量
为什么添加0是一个重大改进呢？
这与矩阵乘法有关！
首先，让我们探讨一下矩阵乘法的基本工作原理。
当计算输出时，我们将权重矩阵与输入向量相乘。下面是权重矩阵的第一层的第一行乘法的可视化：
这种乘法涉及两个动作，将单个权重与输入相乘，然后将它们全部相加。
相比之下，BitNet 1.58b设法避免了乘法的动作，因为三值权重本质上告诉你以下内容：
- 1：我想加上这个值
- 0：我不想要这个值
- -1：我想减去这个值
因此，如果你的权重被量化到1.58 bit，你只需要执行加法：
这不仅可以显著加快计算速度，还允许特征过滤。
将给定的权重设置为0就相当于忽略了这个输入，而不是像1-bit那样，表示加上或减去输入值。
量化
为了执行权重量化，BitNet 1.58b使用平均绝对值量化（absmean），这是我们之前见过的最大绝对值量化（absmax）的变体。
它只是压缩权重的分布并使用绝对均值（α）来量化值。然后将它们四舍五入为-1、0或1：
与BitNet相比，激活值量化是相同的，除了一个方面：不是将激活值缩放到范围[0, 2ᵇ⁻¹]，而是使用最大绝对值方法缩放到[-2ᵇ⁻¹, 2ᵇ⁻¹]。
总结一下，1.58-bit量化主要涉及两个技巧：
- 添加0以创建三值表示[-1, 0, 1]
- 权重的绝对均值量化
BitNet论文中有这样的结论：「13B BitNet b1.58在延迟、内存使用和能耗方面比3B FP16 LLM更高效。」
论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.17764
由于只有1.58个计算效率高的bit，我们得到了轻量级模型。
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