佐治亚理工学院 和Google DeepMind的研究人员推出ShiftAddLLM，它通过后训练的位移加法重参数化技术来加速预训练的大语言模型（LLMs）。这种方法旨在解决大语言模型在部署到资源受限设备时所面临的挑战，如高内存需求和延迟瓶颈。例如，你正在开发一款智能家居助手，需要使用大型语言模型来进行语音识别和自然语言处理。但是，智能家居设备通常资源有限，无法直接运行这些模型。使用ShiftAddLLM，你可以在不牺牲太多精度的情况下，将大型语言模型优化为更适合在这些设备上运行的版本。这样，即使在资源受限的设备上，用户也能享受到高效准确的语言处理能力。
- GitHub：https://github.com/GATECH-EIC/ShiftAddLLM
主要功能：
- 加速预训练的大型语言模型，使其在资源受限的环境中也能高效运行。
- 通过重参数化减少模型的计算复杂度，特别是在注意力和多层感知机（MLP）层。
主要特点：
- 位移加法重参数化： 用位移和加法操作替代模型中的乘法操作，以减少硬件成本和提高效率。
- 后训练优化： 无需从头开始训练或全面微调，即可实现模型的加速。
- 多目标优化： 同时考虑权重和输出激活的重参数化误差，以减少整体误差并保持模型精度。
- 自动化比特分配策略： 根据模型各层对重参数化的敏感性，自动分配最优的比特数。
工作原理：
- 权重量化： 将权重矩阵量化为二进制矩阵，并配以分组缩放因子。
- 重参数化： 将原本的乘法操作转换为位移和加法操作。
- 多目标优化方法： 最小化权重和输出激活的重参数化误差，以减少精度损失。
- 自动化比特分配： 根据层的敏感性分析，自动确定每层重参数化权重的最优比特数。
具体应用场景：
- 边缘计算： 在边缘设备上部署大型语言模型，例如智能家居、移动设备等。
- 云计算： 在云服务器上运行语言模型，为多个用户提供服务。
- 资源受限环境： 在计算资源受限或能源效率要求高的环境中使用大型语言模型。
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