首尔国立大学、 SqueezeBits和成均馆大学的研究人员推出新型二值化技术“Mixture of Scales”（简称BinaryMoS），它主要用于压缩大语言模型（LLMs）。二值化是一种将模型中的权重参数转换为二进制值的方法，可以显著减少模型的大小，但传统的二值化技术会牺牲模型的语言能力。BinaryMoS通过一种新颖的方式解决了这个问题。这项技术的出现，为大型语言模型的压缩和部署提供了新的可能性，使得这些强大的模型能够更广泛地应用于各种场景。
例如，你有一本非常厚的百科全书，它包含了丰富的知识，但携带和使用起来非常不方便。为了简化，我们把它压缩成一本小册子，但在这个过程中可能会丢失一些信息。在大型语言模型中，我们也希望将它们变得“更瘦”，以便于在各种设备上使用，但同时我们不想失去它们的智能。BinaryMoS技术就像是一个智能压缩器，它能够在压缩模型的同时，尽可能保持模型的智能和功能。
主要功能：
- 高效压缩大型语言模型，减少模型大小，提高部署的便捷性。
- 保持或提高模型的语言处理能力，减少因压缩带来的性能损失。
主要特点：
- 记忆效率：BinaryMoS通过使用多个尺度专家（scaling experts）动态生成每个token的自适应尺度因子，而不是传统的静态二值化方法。
- 表示能力增强：通过上下文调整二值权重的值，增强了模型的表示能力。
- 压缩效率：与传统的静态二值化方法相比，BinaryMoS保持了类似的压缩效率。
工作原理：
BinaryMoS的工作原理可以分解为以下几个步骤：
- 多个尺度专家：与传统的单一尺度因子不同，BinaryMoS使用多个尺度专家来处理二值权重。
- 动态合并：在推理过程中，根据上下文动态合并这些尺度专家，生成自适应的尺度因子。
- 线性组合：通过线性组合这些尺度专家，可以创建几乎无限数量的自适应尺度因子，从而动态调整二值权重的表示值。
具体应用场景：
- 移动设备：在内存有限的移动设备上部署大型语言模型。
- 边缘计算：在边缘设备上进行本地化的自然语言处理任务，减少对云端计算的依赖。
- 资源受限环境：在计算资源受限的环境中，如某些嵌入式系统或物联网设备，高效运行语言模型。
0条评论