Ditto: 基于 MPC 的量化感知 Transformer 安全推理
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内容提要
本文介绍了多种优化技术以提升Transformer模型的性能与效率，包括SecFormer框架、ZeroQuant后训练量化、混合精度补偿和量化感知训练。这些方法在保持模型精度的同时，实现了显著的模型压缩和推理速度提升。
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延伸解读
隐私保护推理的性能突破
SecFormer 框架通过分段多项式和高德史密特方法处理非线性函数，在隐私保护推断中实现了比 MPCFormer 更好的性能和速度。这表明基于多方计算的安全推理正在从理论可行走向实用高效，为敏感数据场景下的 Transformer 部署提供了新选择。
量化技术的精度与效率平衡
ZeroQuant 后训练量化、数据自由的混合精度补偿以及运行时量化等方法，分别从不同角度减少量化带来的精度损失。这些技术让模型在压缩和加速的同时，尽可能保持原始性能，尤其适合资源受限环境下的模型部署。
模型压缩的组合策略
联合蒸馏与量化在生成任务中实现了高达 16.5 倍的模型足迹压缩，且性能无明显下降；硬件感知剪枝、知识蒸馏和量化的流水线则创造了 Fast DistilBERT，推理性能显著提升。这些案例说明组合多种压缩技术能更有效地平衡效率与精度。
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Q&A
SecFormer框架的主要功能是什么？
SecFormer框架用于优化Transformer模型的隐私保护推断性能与效率。
ZeroQuant方法如何实现模型压缩？
ZeroQuant通过细粒度硬件友好量化、层内知识蒸馏算法和优化的量化系统来实现模型压缩和性能提升。
混合精度补偿方法的优势是什么？
该方法无需数据和微调即可提高超低精度量化模型的精度，减少了重构损失。
如何减少BERT-like模型量化的准确性损失？
通过一种新的运行时方法，可以显著减少将BERT-like模型量化为8位整数的准确性损失，无需额外校准步骤。
联合蒸馏和量化的方法有什么效果？
该方法在生成任务中成功实现了模型压缩，且性能未明显下降，压缩比可达16.5倍。
在BERT的fine-tuning阶段进行量化感知训练的目的是什么？
目的是将BERT压缩4倍并加速推理速度。
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