非引流，实在觉得这两篇Gumbel Softmax讲的不错，也就没有自己写的必要了(并不是因为懒https://zhuanlan.zhihu.com/p/455084077https://zhuanlan.zhihu.com/p/633431594
http://arxiv.org/abs/2305.14314Quantization + LoRA，了解一下呢。LoRA之前写过博客了，这里主要想说一些如何与量化结合起来，以及用到的一些新的tech当然像分页优化这种就掠过了...需要用到Nvidia统一内存去做内存/GPU交换，cuda编程不会捏，感兴趣可以看论文附的链接https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/4-bit NormalFloat(NF4)之前谈量化说到INT8/INT4，是把浮点数量化成定点数。量化操作一般是除去一个量化因子$s = \frac {2^{N-1}} {ABSMAX}$，这个其实潜在地假设了数据满足的是均匀分布，实际上LLM权重满足的是一个正态分布。那么NF4就把概率作为量化间隔，而不是把实际的数值差作为量化间隔。看以下这个图就明白了。p满足等差数列，而X明显不满足，越近0，X的分布越密集。图源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/654967425这个时候把X归一化到到[-1,1]，得到的就是quant book啦。那么实际应用中怎么量化呢，其实和传统量化差不多，输入数据首先除一个ABSMAX，归一化到[-1,1]，然后查quant book，最靠近的那个浮点数就是对应的量化等级了。(反量化的时候直接取quant book对应的那个浮点数即可)NF4的quant book是['-1.0000', '-0.6962', '-0.5251', '-0.3949', '-0.2844', '-0.1848', '-0.0911', '0.0000', '0.0796', '0.1609', '0.2461', '0.3379', '0.4407', '0.5626', '0.7230', '1.0000']这种量化方案考虑了输入本身的分布(权重近似正态分布)，bin划分的更合理，自然会减少一定的量化误差啦。Double Quantization双重量化，顾名思义就是执行两次量化。回顾传统量化，对于一个权重矩阵W，为了更好的表示它，一般会对它进行per-channel的量化，即把W分成n块，每一块对应不同的量化因子s，量化后，我们不仅要保存量化后的权重W‘，还要保存这n个量化因子(因为反量化的时候要用)，而且量化因子一般和W的类型一样，例如同样是FP32。那么为了保证量化质量，这个n可能很大，比如和W的channel数相当，那么量化因子的保存就会是一笔比较大的内存开销。所以！Double Quantization就是量化量化因子，让它占的内存少一点！开始小小的实例分析(其实是论文里附带的例子)。对于FP32的W，我们决定把它量化成INT4，块大小取64(总共$numel(W)/64$块)，那么相当于W中的每64个参数会共享一个FP32量化因子s，那么每个参数对应的量化因子bit数是$32/64=0.5$。如果我们对量化后的因子再次量化，将其量化到8bit，块大小选择256(这里指每256个量化因子共用一个FP32量化因子，有点绕哈哈哈哈)，那么这个时候我们得到了一个新的量化因子s'(FP32)，和一个量化后的INT8量化因子q(s)，这个时候再来计算下W每个参数对应的量化因子bit数，首先第一次量化的块大小是64，即W中64个参数共用一个量化因子s，s又被量化到了8bit，所以是$8/64$，我们还要保存量化s的量化因子s’，这个s‘被256个s共用，每个s又被W中64个参数共用，那么一个s'被64*256个W参数共用，那么就是$32/(64 \times 256)$，最后每个参数对应的量化因子bit数是$8/64 + 32/(64 \times 256) = 0.127$，比传统量化减少了0.373bit/per param。QLoRA介绍完前面两个，QLoRA的训练用以下公式就一目了然了。forward过程W会反两次量化从NF4到BF16，和同为BF16的X做运算；backward的时候只对$L_1, L_2$进行更新(即LoRA里的A,B)doubleDequant就是我刚刚提到的两次反量化啦。先反量化W的量化因子s，再用恢复后的量化因子反量化W。
挺有意思的一篇论文 Stealing Part of a Production Language Model(arxiv2403.06634)，给出了一种通过black-box API查询来恢复LLM投影矩阵的方法。实际意义嘛...可以拿来蒸馏？但是成本还挺高的（同期工作 Logits of API-Protected LLMs Leak Proprietary Information arxiv/2403.09539简单讲一下Algorithm 1(其他的看不懂这里假设攻击者的能力是可以拿到LLM的Logit-Vector API，也就意味着可以拿到每个token对应的logits，注意这里还没有过softmax，所以算法里没有考虑softmax的影响。这个假设其实很强，之后会慢慢放开到目前商用的API。假设LLM的hidden-dim是$h$，词表大小是$l$。那么我们可以假设一个$n$，也就是查询API的次数，我们希望它比$h$要大。每次查询，我们输入LLM随机的前缀作为Prompt，那么我们会拿到一个长为$l$的logit-vector。虽然论文里没讲，但这里的logits应该是指prompt最后一个token对应的logits虽然logits长度为$l$，但是它们应该都在$dim = h$的子空间中，因为logits是通过一个hidden_states($dim = h$)乘上一个投影矩阵($h$x$l$)得到的。因此，如果查询次数足够多，那么之后得到的logits响应会和之前的线性有关，这就给了我们分析的空间。回到Algo. 1中的Q，因为Q的每行都是一个logits响应，它们处在维度为h的子空间，而子空间最多只有h个向量彼此线性无关，所以有$Rank(Q) \le h$。当n足够大时，$Rank(Q) = h$。这里我省掉了论文里的$Q = WH$，因为作者应该是默认W一般是满秩的，不影响秩的计算。那么现在求解h的方法就转向求解$Rank(Q)$，一般来说求一下奇异值个数count就可以了。不过Q由logits组成，即浮点数矩阵，所以求解奇异值的时候会出现一些数值很小的假奇异值。于是作者这里在求解奇异值之后，sort了一下并通过$log ||\Delta||$筛选出真正的奇异值的个数。以下是对Pythia 1.4B的hack，可以看到查询足够多的情况可以观察到一个明显的gap，从而确定hidden dimension是2048。n < h时，$Q$是满秩的，且有n个非平凡奇异值，所以无法恢复出h
为什么开始看量化了，我也不知道量化原理我们一般谈LLM的精度，会涉及到FP32，FP16，BF16，INT8，INT4等字样。这些字段确定了LLM中一个参数所占的内存空间（如FP32指4字节浮点数，FP16和BF16指2字节浮点数，其中BF具有更多的指数位，INT8/4分别占8/4个比特）。其中INT8/4就涉及了模型量化，一个浮点数如何量化成一个定点数，这是量化干的最基本的事儿。最直观的想法就是一组浮点数除去他们的ABS MAX，这些参数就落在了[-1,1]之间，然后根据量化位数N的不同乘以对应的步长$2^{N-1}$，接下来得到的数就是量化结果啦。但上面这个问题在于浮点数的分布不均时，量化空间会有所浪费，所以实际应用时会进行一定的截断。量化结束后，这组浮点数(weight/activation)就以定点数的形式存了下来。那么如何利用量化后的权重/激活呢？我们知道量化的时候一个浮点数先除了一个ABS MAX，再乘了一个$2^{N-1}$，那么$2^{N-1}/MAX$就是一个$\Delta$，我们实际做运算的时候额外把这个数除一下就可以了，比如$WX = \frac {\Delta W} {\Delta} X= \frac {Q(W)} {\Delta} X$。解决完量化/反量化的问题，下一个问题是如何给浮点数分组，全部用一个$\Delta$肯定不是好方法，SmoothQuant总结了一个很好的图，红色框线的区域代表用了同一个$\Delta$。per-tensor很好理解，很适合并行化，但是量化效果可能不好，比如X的不同channel具有不同的值域。per-token和per-channel就比较合适，在一个token/channel内进行量化。但是为什么X应用per-token,W应用per-channel呢？不能反过来？这其实是处于性能考虑。实际计算的时候，假如X,W都进行量化，那么矩阵乘法计算如下，可以看到反量化过程会涉及X,W的两个scale因子如果想进一步优化速度，我们当然是希望提出两个scale，这样$x_q$和$w_q$两个量化后的结果就可以愉快地做乘法，对于整个XW也意味着可以先做INT8的矩阵乘法，而不是FP32/16的MM，两个scale只要在INT8矩阵乘法后做一个element-wise的乘法即可。说了这么多好处，提出两个scale的条件是与k无关，那么也就意味着，不同k之间的scale是一样的，也就对应per-token和per-channel了~这部分内容来自 arxiv2004.09602说到这里，其实量化的理论基础就讲完了(吗感觉量化还是更偏底层系统的方向，实现难难的SmoothQuantSmoothQuant的motivation是他们发现LLMs某些层产生的activation(上图中的X)在某些通道(col)上非常大，这导致了量化难度的增加，因为目前为了硬件实现效率，大家对于X的量化基本都是per-token，无法处理某些channel的outlier。而对于权重W，一般相对activation来说更加平坦，更容易量化。在这个背景下，SmoothQuant提出可以把量化难度从X转移到W。具体来说，就是先对X进行per-channel的scale，然后把scale因子乘回W，保证等价性。值得注意的是，这里还不涉及量化阶段，只是前处理阶段，或者论文中提到的offline stage。有些人可能好奇X/输入从哪里来，X是来自校准集的元素产生的activation，是用来确定s的。那么S应该怎么确定呢，如果要尽可能的处理X中的outlier，最好的方法就是每个通道除以该通道最大的ABS MAX。但是这么处理会导致W的outlier过大，W量化难度过大。所以综合考虑X/W的量化难度，s由下式决定，$\alpha$一般取0.5。以下是一个Smooth例子，右侧是处理过的X/W。这个时候他们都比较好量化了。(后续实验好像是对这俩做了per-tensor量化)再次重申，这个时候还没有到量化阶段，这只是对activation/weight进行smooth。接下来就可以拿着Smooth后的W去量化咯，这里直接采用常规量化就可以了。可能有人好奇，推理的时候，activation每进行一个MM，都需要scale一下吗，其实这个$diag(s)^{-1}$可以融到之前一个操作的矩阵里，这样就避免了额外的延时。AWQ: Activation-aware Weight QuantizationAWQ应该是目前最流行的INT4量化方法了，他是SmoothQuant的延申工作。我们之前说到，LLM中有些activation的某些通道值特别大，导致其不好量化。而在仅权重量化的基础上，作者发现，如果保留这些通道对应的W的精度(这些salient weight大概占整个权重的0.1%)，比如保持FP16，那么结果的ppl同样可以保持很好的性能。但是混合精度表示W对于并行是较差的，所以作者进一步提出Scale的操作，希望把这些salient weight也量化了。这一部分呢，我觉得跟SmoothQuant还是很像的，不过这里对于X的每个通道是计算平均值找到对应的salient weight。找到这些深蓝色的salient weight之后，作者对他们进行了一定的放缩，增大了W(对应的也要缩小X对应的channel，这个和SmoothQuant一样，当然看问题的角度不太一样，因为这里只考虑仅权重量化，并不量化activation)。那么为什么做这个Scale操作呢？其实是为了减少量化损失，对于普通的权重量化，损失一般在于Round操作的舍入误差，一般浮点数的舍入值在0~0.5，平均误差就是0.25。而先scale再量化的公式如下，一般来说在对应的salient weight row乘上因子s并不会影响weight的极值，那么$\Delta \approx \Delta'$，而Round误差一般也是不变的，那么下式的Err相比于原先的Err会多出一个$1/s(s \gt 1 )$，那么量化误差就变低。这里的$\Delta$应该也是$\Delta'$，感觉是论文打错了，因为$\Delta$指$ws$即新权重的量化因子综上所述，对于salient weight对应的scale操作和SmoothQuant如出一辙，只不过一个是为了减少量化误差，一个是为了降低activation的量化难度。