DeepMind发布Matryoshka（套娃）量化：利用嵌套表示实现多精度LLM的低比特深度学习

本文将介绍 Google DeepMind 提出的 Matryoshka 量化技术，该技术通过从单个大型语言模型 (LLM) 实现多精度模型部署，从而革新深度学习。我们将深入研究这项创新技术如何提高 LLM 的效率和准确性。

随着深度学习模型在规模和复杂度上持续增长，效率和灵活性变得至关重要。量化作为一种成熟的技术，通过降低权重和激活的比特精度来减少模型大小和推理时间。传统的量化方法通常需要为每个精度级别训练单独的模型，导致资源效率低下和维护成本增加。Matryoshka 量化 (MatQuant) 通过训练一个能够满足多个精度要求的统一模型来克服这些挑战，从而简化部署和模型管理流程。

Matryoshka 原理

术语 "Matryoshka" 源自俄罗斯套娃，其核心思想是一个对象可以嵌套在另一个对象内部。在量化上下文中，该原理体现为：

• 嵌套表示： 较高比特的整数（例如 int8）自然包含较低比特的表示（例如 int4、int2）。这种固有的嵌套是 MatQuant 的基础。
• 统一模型训练： MatQuant 并非为每个精度训练单独的模型，而是训练一个统一的模型，其中 int8 权重的最高有效位 (MSB) 可以直接提取以获得 int4 或 int2 模型。
• 无缝精度转换： 这种嵌套结构允许在无需额外训练的情况下提取中间精度（如 int6 或 int3），从而根据硬件能力和资源可用性提供灵活的精度选项。

 

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