LKBQ: Pushing the Limit of Post-Training Quantization to Extreme 1 bit
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances have shown the potential for post-training quantization (PTQ) to reduce excessive hardware resources and quantize deep models to low bits in a short time, compared with Quantization-Aware Training (QAT). However, existing PTQ approaches lose a lot of accuracies when quantizing the model to extremely low bits, e.g., 1 bit. In this work, we propose layer-by-layer self-knowledge distillation binary post-training quantization (LKBQ), the first method capable of quantizing the weights of neural networks to 1 bit in PTQ domain. We show that careful use of layer-by-layer self-distillation within the LKBQ can provide a significant performance boost. Furthermore, our evaluation results show that the initialization of quantized network weights can have a huge impact on the results. Then we propose three methods for weight initialization. Finally, in light of the characteristics of the binarized network, we propose a method named gradient scaling to further improve efficiency. Our experiments show that LKBQ pushes the limit of PTQ to extreme 1-bit for the first time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».