Quadapter

发表于2025-03-30|更新于2025-03-30

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Quadapter: Adapter for GPT-2 Quantization阅读笔记

motivation

认为激活中的outliers使得量化困难，QAT又会造成对于对于微调数据的过拟合，于是引入Quadapter保持原模型参数不变防止过拟合，并进行逐channel缩放使得激活易于量化。

创新点：Quadapter架构

对于任意两线性层间的前向传播：，使用Quadapter后变为：

屏幕截图2025-03-30211940.png

其中是的对角矩阵，是可学习的Quadapter参数，其作用相当于：

屏幕截图2025-03-30212231.png

训练流程

阶段1：逐Quadapter块校准

对每块根据L2损失进行校准：

屏幕截图2025-03-30215627.png

其中使用动态量化策略进行计算，对于使用1向量初始化，使用梯度进行更新：

屏幕截图2025-03-30215903.png

阶段2：端到端微调

使用静态量化方法，具体流程：

屏幕截图2025-03-30220754.png

文章作者: Wotoosh

文章链接: https://wotoosh.github.io/2025/03/30/Quadapter/

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