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Quamba：选择性状态空间模型的后训练量化方法
内容提要
本文介绍了一种新型的H3 SSM层和FlashConv技术，旨在提高语言模型的训练效率和性能。研究表明，选择性状态空间模型（SSMs）在多项任务上超越了传统Transformer，尤其在长序列推理中表现优异。此外，提出的量化方法有效降低了模型部署成本，同时保持了准确性，为大语言模型的高效应用提供了新思路。
关键要点
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提出了一种新的H3 SSM层，旨在提高SSMs与注意力模型之间的表达能力差距。
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引入FlashConv技术以提高模型在现代硬件上的训练效率，并在SuperGLUE基准测试中超越Transformers。
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提出了一种低比特权重量化方法，能够保护神经网络的关键权重并保持泛化能力，有效降低语言模型的部署成本。
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研究表明，选择性状态空间模型（SSMs）在许多任务上达到或超越了Transformers，尤其在长序列推理中表现优异。
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Mamba-2-Hybrid模型在评估的12个标准任务上超过了8B Transformer，并在生成推理标记时速度快8倍。
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量化感知训练（QAT）和事后量化（PTQ）研究表明，循环权重低于8位精度时性能显著下降，而其他组件可以进一步压缩而不影响性能。
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提出了一种新的提炼方法，通过将变压器与状态空间模型结合，提升了基于Phi-1.5架构的Mamba-2变体的性能。
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针对LLaMA3-70B模型的训练量化问题，提出混合策略显著提升推理任务的准确度，从45.5%提高至73.4%。
延伸问答
选择性状态空间模型（SSMs）有什么优势？
选择性状态空间模型（SSMs）在许多任务上达到或超越了传统Transformer，尤其在长序列推理中表现优异。
H3 SSM层和FlashConv技术的作用是什么？
H3 SSM层旨在提高SSMs与注意力模型之间的表达能力差距，FlashConv技术则提高了模型在现代硬件上的训练效率。
量化方法如何降低语言模型的部署成本？
提出的低比特权重量化方法能够保护神经网络的关键权重并保持泛化能力，从而有效降低语言模型的部署成本。
Mamba-2-Hybrid模型的表现如何？
Mamba-2-Hybrid模型在评估的12个标准任务上超过了8B Transformer，并在生成推理标记时速度快8倍。
量化感知训练（QAT）和事后量化（PTQ）有什么区别？
QAT在基于语言的任务上表现良好，而PTQ在其他任务上则需要QAT，且循环权重低于8位精度时性能显著下降。
如何提升LLaMA3-70B模型的推理任务准确度？
通过对少于3%的层应用精细的W8A8量化，准确度从45.5%提高至73.4%。
