精度并非越高越好！语言模型训练7-8位精度才是关键？

考虑到模型大小的限制，精简模型以适应资源受限的环境至关重要。 一种常用的技术是量化，即将神经网络中的浮点数权重转换为较低精度的整数。 这样做可以减小模型大小，同时可能加速推理速度。

量化涉及将原始模型权重和激活值映射到一组离散值，从而降低计算复杂性。量化的精确度（precision） 指的是用于表示量化值的比特数，例如 8 位、4 位或 2 位。 较低的精度可以进一步减小模型大小，但可能会导致准确性下降。

什么是量化精度？ 简而言之，它是量化过程中用于表示数值的比特位数。常规的深度学习模型通常使用 32 位浮点数（FP32）进行训练和存储，提供较高的精确度。 然而，为了降低模型大小和提高推理效率，可以采用 16 位浮点数 (FP16) 或 8 位整数 (INT8) 等较低精度的量化方法。

那么，如何确定适合的量化精度以保证模型性能？ 这实际上取决于具体的应用场景和可接受的精度损失。通常来说，在保持可接受的精度水平下，选择尽可能低的精度是一种平衡策略。 这也被称为“精度校准”的过程。

通常，使用较低精度的量化可能会导致模型的“性能退化”，即预测准确性的降低。 在某些情况下，这种退化是可以接受的，但对于精度至关重要的应用程序，则需要仔细考虑权衡。 值得注意的是，在可接受的精度损失范围内使用量化技术能带来显著的模型压缩优势。

对精度影响最小的一种量化方式是 16 位量化，它通常可以提供良好的压缩比，同时保持较高的模型精度。 对于资源特别受限的场景，7-8 位量化可能是一个可行的选择。

更激进的量化（例如降至 4 位）可以在减小模型大小方面提供更大的好处。 然而，在降低精度的同时，模型可能会遇到明显的准确性下降，因此需要在性能和大小之间进行权衡。 为了减轻这种影响，可以采用一些高级技术来减少量化带来的负面影响，并确保模型保持良好的性能。

除了模型压缩之外，进一步量化还可以带来其他好处。 使用支持整数计算的硬件加速器，可以大大提高模型的推理速度！ 例如，某些边缘设备支持“训练后量化”(post-training quantization) 的技术，可以在不重新训练模型的情况下对其进行量化。 这种方法允许在保持可接受的精度水平的同时实现显著的加速。

那么，我们应该如何选择适当的量化策略呢？ 这实际上取决于你的具体用例和资源约束。 考虑以下几点：

采用 16 位量化可以在很大程度上提升效率。 您的模型将需要大约一半的存储空间。

与原始模型相比（例如降至 4 位），模型文件可以变得非常小。 为了获得理想的结果，您需要结合使用量化感知训练等技术，以最大限度地提高性能，同时避免过度量化导致的精度损失。

考虑到并非所有硬件都支持 8 位以上的量化，采用 Llama-3 和 Gemma-2 等大型模型可能需要大量的计算资源才能维持其性能。

最终，这个过程将取决于您的具体情况和目标，但希望这些考虑因素可以帮助您做出明智的决策。 在探索选项时，模型的大小和性能需要通过实验确定。 结合硬件选择和模型性能，这将确保优化。

总而言之，这会是一项兼顾工程和艺术的工作。 您对量化技术的选择很大程度上取决于您需要对设备进行多少优化，以支持它以及满足用户需求。

现在，您应该可以更好地理解模型量化如何在模型精度、优化边缘性能和模型洞察力之间建立联系。

参考链接：https://arxiv.org/pdf/2411.04330