量化：让AI与大语言模型更高效轻量的革命性技术解析

量化在机器学习中的应用

尽管量化技术近年来因其提升语言模型性能和效率的能力而备受关注，但实际上，这项技术并非新生事物，其根基早已植根于数值分析和信号处理等领域，并被应用了数十年。简单来说，量化是将数字信号转换为占用更少空间的格式，这一过程中会牺牲一定的精度。其目标在于缩小信号体积，以便更高效地处理，从而使高效处理带来的优势大于因精度损失所带来的影响。

这一原理后来被引入到AI与机器学习领域，用以加速模型的执行和推理任务，降低计算成本。决策树、随机森林集成、支持向量机，以及线性模型（如回归器和感知机）等，都是历史上受益于量化技术的经典机器学习模型。具体的量化策略包括：

在基于树的模型和集成方法中，将特征值或阈值量化为定点数或整数表示。

在概率模型（如朴素贝叶斯）中，对连续特征进行离散化。

在神经网络中，将神经元的输入和权重量化为8位整数。

当然，量化技术在面对结构复杂、参数庞大的机器学习模型时，其价值更加凸显。因此，在复杂的深度学习架构中，量化往往比在体量较小的传统模型中更为有效。尤其是在拥有数百万乃至数十亿参数的大型语言模型中，量化技术能让其性能大放异彩。

为进一步理解量化对机器学习模型精度的影响，我们来看两个“量化前后”的对比示例。

模型量化前后对比

通过观察量化前后权重的微小差异，可以看到权重的分布和整体属性大体保持不变。你可以将量化过程类比于将原始的高分辨率照片转化为像素艺术风格图片，虽然色彩层次减少，但整体画面仍然清晰可辨。

被量化后的权重就像减少了色阶的像素画，虽然细节略有损失，但整体结构依旧清晰。

语言模型中的量化

量化技术已成为调整语言模型（尤其是大型语言模型，LLMs）以适应计算资源有限环境（如移动设备、实时应用或本地应用）的关键策略。与传统机器学习模型和其他神经网络模型中主要关注减小模型体积、提升推理速度不同，在语言模型领域，量化同样旨在优化模型的微调过程，同时尽量保证微调后模型的性能不受显著影响。

将语言模型中数十亿参数的数据类型从32位降至8位，可以大幅降低内存消耗和计算负载，这对于在能力有限的设备上流畅运行这些模型至关重要。而且，正如前文所述，损失的数值精度通常并不会对整体性能产生重大影响。

在语言模型训练和微调过程中，当前主流的量化方法包括：

QLoRA

：结合了低秩适配（LoRA）与量化技术，使模型微调在内存占用上更高效。

LoftQ

：同样融合了LoRA和量化，但与QLoRA不同的是，LoftQ在微调过程中对量化的时机和方式处理更加动态，可以在训练过程中同步学习更优的量化表示。

L4Q

：采用分层设计以优化内存，通过结合量化与LoRA（没错，又是LoRA！），主要关注于降低训练成本。

这些混合技术已应用于LLaMA、Mistral和Qwen等流行的大语言模型家族。在这些模型中，量化至低至4位精度时，依然能够展现出强大的性能竞争力。

总结

综上所述，语言模型的量化不仅让其在资源受限的设备上实现高效推理变为可能，还极大地提升了模型微调的效率，为这些先进AI系统在各种应用场景中的广泛落地铺平了道路。