嘉楠开源通用大语言模型Toucan中的INT4量化技术解析

ChatGPT与其之后不断涌现的大语言模型（LLM）迅速席卷了整个时代。随着计算机对人类自然语言的领悟程度突飞猛进，我们与计算机的交互方式正在迅速而深刻地改变着，这也即将带来一场既广泛又具有极强创新性的商业模式转型。

嘉楠科技（Canaan）是一家领先的ASIC芯片设计公司，也是第一家在美上市的中国自主知识产权AI芯片公司。嘉楠科技希望通过ASIC技术“提升社会运行效率，改善人类生活方式”，并成为区块链和AI高性能计算的领导者。

2023年6月30日，嘉楠科技正式发布参数量70亿的通用大语言模型Toucan-7B及INT4量化版本的Toucan-7B-4bit。其中，Toucan-7B基于LLaMA预训练权重进行指令微调，能够实现文案写作、代码解析、信息抽取等各种通用自然语言处理任务。Toucan-7B-4bit基于当前最新量化技术对Toucan-7B实现极低损失的INT4量化。此外，Toucan-7B是基于GTX-3090单卡GPU实现所有的实验流程，是真正方便每位开发者所使用的通用LLM模型。

Toucan模型精度

评估大语言模型的效果本身就是一个复杂的课题。目前还没有公认的、严格的科学评估标准。

Toucan采用开源的专业中文测试集BELLE进行效果评估,涵盖数学推理、代码解析、文本分类等多个维度。ChatGPT的表现作为参考基准。通过人工评估ChatGPT的表现,可以直观地判断不同模型的优劣。

ChatGLM(清华开源LLM模型)是国内首批开源的通用大语言模型，也是最优秀的中文大语言模型之一。因此，在Toucan的评估过程中,我们将主要以ChatGLM的表现作为参考，来衡量不同模型的效果，从而给出一个相对公正的评估结果。

如上表所示，Toucan-7B的效果略微优于ChatGLM-6B，并且Toucan-7B-4bit模型的效果也能够达到与ChatGLM-6B持平的水准。此外，我们可以发现：Toucan的强项是code任务与re-write任务，并且rewrite能力评分甚至超过ChatGPT。

上述对比验证了Toucan在多个维度上展现出色的语言理解与生成能力，这说明Toucan作为通用语言模型,具有较强的应用潜力。当然,大语言模型之间的对比评估是一个复杂的过程,不存在一个模型在所有方面都占绝对优势。我们会继续致力于完善评估方案,以更全面地判断模型的优劣。

Toucan模型INT4量化

如上节所述，Toucan-7B-4bit模型基于当前最前沿的INT4量化技术，实现了对Toucan-7B模型的近乎无损量化。本节对Toucan-7B-4bit模型中所使用的INT4量化技术进行简单介绍。

Toucan-7B-4bit模型中使用了GPTQ和VS-Quant两种IN4量化技术。GPTQ是一种one-shot PTQ 方法。不同于之前使用统计手段（如 kl-divergence）获得最小/最大值量化参数，GPTQ 先计算权重的Hessian 矩阵，再结合此矩阵和局部量化结果，逐步迭代权重。在物理意义上，Hessian 矩阵对角线数值，表示多元函数沿坐标轴方向的曲率。因此相对于统计量化方法，GPTQ 更具有说服力。VS-Quant技术使用更细粒度的缩放因子，为每个小向量(16-64个元素)使用一个独立的缩放因子，这可以提高每个元素的有效精度。并通过两级量化和训练,可以用低比特宽的整数来表示这些向量缩放因子。

这里4bit量化技术主要用于减小模型尺寸，降低显存容量和带宽占用，计算时需要反量化成fp16再进行计算。LLM推理，通常都是带宽和显存容量受限，计算并不是问题。

我们将Toucan-7B-4bit模型和Toucan-7B-fp16模型的实测显存占用量进行了对比：

通过上表对比可以发现：在初始阶段，Toucan-7B-fp16模型的显存占用量为13.3GB，而Toucan-7B-int4模型的显存占用量仅为5.7GB；随着模型迭代推理的逐步进行，当Token长度达到1024时，Toucan-7B-fp16模型的显存占用量上至14.7GB，而Toucan-7B-int4模型的显存占用量仍维持在6.7GB；当达到模型支持的最大输入长度2048时，Toucan-7B-fp16模型的显存占用量达到了17.3GB，而Toucan-7B-int4模型的显存占用量仅为8.1GB。

Toucan-7B-int4模型可以在低显存占用的情况下大语言模型推理，这对采用消费级显卡的用户更为友好。在Toucan开源仓库中，嘉楠科技开源了Toucan-7B-4bit模型的量化参数生成代码以及量化模型推理代码，感兴趣的开发者可进行详细阅读相关内容。

Toucan单显卡训练

Toucan详细技术文档及代码见该开源仓库如下：

https://github.com/kendryte/Toucan-LLM:

如上图所示，为Toucan开源仓库的目录结构。在Toucan开源仓库中，更新了全参数微调训练代码、基于Gradio的推理代码、INT4量化代码，以及模型合并代码。微调后的浮点模型也有开源，可下载合并后使用。

启动训练：bash train/run.sh

推理：pythonscripts/demo.py

模型权重合并：

pythonscripts/apply_delta.py--base/path_to_llama/llama-7b-hf--target./save_path/toucan-7b--delta/path_to_delta/toucan-7b-delta/

Toucan模型能力展示

因为篇幅所限，我们在这里仅展示Toucan的部分能力。感兴趣的读者可以去Github-Toucan-LLM了解更多。

（1）自我介绍

（2）写作助手

（3）信息抽取

（4）代码解析

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我们相信开源对技术进步具有重要意义,也希望Toucan能为推进开源大语言模型贡献一份力量。我们欢迎和鼓励开发者在Toucan代码库的基础上进行创造,无论是模型效果的提升还是应用场景的拓展。

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　　审核编辑：汤梓红