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Ditto: 基于 MPC 的量化感知 Transformer 安全推理
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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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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关键要点
- 引入SecFormer框架以优化Transformer模型的隐私保护推断性能与效率。
- ZeroQuant是一种后训练量化方法，能够在减少精度损失的情况下实现模型压缩和性能提升。
- 提出了一种数据自由的混合精度补偿方法，无需数据和微调即可提高超低精度量化模型的精度。
- 通过创新的多方计算方法，显著减少了模型评估所需时间，且准确率仅略微下降。
- 介绍了一种新的运行时方法，减少BERT-like模型量化为8位整数的准确性损失。
- 提出了自动混合精度量化框架，实现了模型压缩与性能保持的目标。
- 利用硬件感知剪枝、知识蒸馏和量化等技术，提高了Transformer模型的推理效率。
- 联合蒸馏和量化的方法成功实现了在生成任务中的模型压缩，且性能未明显下降。
- 在BERT的fine-tuning阶段进行量化感知训练，实现了BERT的压缩与推理加速。
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延伸问答
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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