AI、特に大規模言語モデル（LLM）が急速な発展を遂げていますが、それらを実行するのには膨大なメモリと処理能力が必要です。そこで注目されるのが「量子化」という技術です。量子化では、モデルの重みパラメータを低精度の値に変換し、モデルのサイズを縮小します。これによって、PCやノートパソコンでもLLMを効果的に動かすことが可能になります。
量子化は色深度と比較でき、ビット数を下げることでデータを圧縮しますが、品質の低下を最小限に抑えられる点が重要です。ただし、品質を保ちながらどこまで圧縮できるかは、量子化の方法と精度に大きく関係しています。
NvidiaのRTX 6000 Ada世代グラフィックカードを使用したテストでは、量子化によってメモリ要件を下げつつ、性能を向上させることが示されています。しかし、量子化を深くするほど応答品質に悪影響を与える可能性もあります。
量子化技術は今後も進化し続け、より質の高い圧縮方法が登場することが期待されています。
出典 : https://www.theregister.com/2024/07/14/quantization_llm_feature/