本文涉及到的详细测试代码和测试步骤放置于：
https://github.com/xinyuwei-david/david-share.git下的：Deep-Learning/Dataset-affect-for-Quantization
本文中不再赘述代码实现。欢迎给repo点亮Star，您的点赞是作者持续创作的动力。
近年来，大型语言模型（LLM）的迅速发展为自然语言处理领域带来了巨大的突破。然而，这些模型通常需要大量的计算资源和存储空间，特别是在推理阶段。这使得在资源受限的环境中（如消费级 GPU）运行高性能的 LLM 成为一大挑战。
量化技术作为一种有效的模型压缩方法，可以显著减少模型的存储和计算需求。通过将模型的权重和激活值从高精度（如 32 位浮点数）转换为低精度（如 4 位或 8 位整数），我们可以在减少模型尺寸的同时，加速推理过程。例如，4 位量化可以将模型大小减少约三分之二。
一、量化方法概述
目前，常用的量化方法主要包括：
训练后量化（Post-Training Quantization，PTQ）：在模型训练完成后进行量化，无需重新训练模型。
量化感知训练（Quantization-Aware Training，QAT）：在模型训练过程中模拟量化操作，使模型适应量化带来的误差。
1.1 常见的训练后量化方法
GPTQ（Globally-Optimized Quantization for Transformers）：一种针对 Transformer 模型的全局优化量化方法，利用近似二阶优化减少量化误差。GPTQ 高度依赖校准数据集，可能会过拟合到校准数据集上。
AWQ（Activation-aware Weight Quantization）：一种考虑激活值对权重量化影响的量化方法。AWQ 对校准数据集的依赖性较小，结果在不同的校准数据集上保持相对稳定。
AutoRound：由 Intel 提出的基于 SignSGD 优化的自动舍入量化方法。AutoRound 对校准数据集的依赖性更低，表现出更高的鲁棒性。
bitsandbytes（bnb）库：提供无需校准数据的量化方法。bnb不使用校验数据仍然维持较高精度，是因为它使用了比其他方法更优越的数据格式（NormalFloat4）。
1.2 常见的量化感知训练方法
标准量化感知训练（Standard QAT）：在训练过程中模拟量化，使模型逐渐适应量化误差。需要完整的训练数据集。
LSQ（Learned Step Size Quantization）：将量化步长设为可学习的参数，通过反向传播优化量化参数。
DoReFa-Net：对权重、激活值和梯度进行低比特宽度量化的训练方法。
二、校准数据集的重要性
在量化过程中，校准数据集用于帮助量化算法统计权重和激活值的分布，从而确定量化参数（如尺度和零点）。根据量化方法的不同，对校准数据集的依赖程度也不同。
2.1 GPTQ 对校准数据集的依赖
GPTQ 在量化过程中，需要通过校准数据集计算 Hessian 矩阵，指导权重的量化。然而，GPTQ 方法可能会过拟合到校准数据集上。如果校准数据集过于特定于某一领域，量化后的模型在其他领域的性能可能会显著下降。因此，GPTQ 不建议使用通用的校准数据集，而是应该使用与模型应用场景和目标任务匹配的校准数据集。如果你根据某个领域过于特定的数据来校准 GPTQ 模型，那么量化模型在其他领域的表现将明显不佳。
2.2 AWQ 和 AutoRound 的鲁棒性
与 GPTQ 不同，AWQ 和 AutoRound 对校准数据集的依赖性较小。
AWQ：通过考虑激活值的敏感度，减少了对校准数据集的依赖。实验显示，AWQ 的结果在不同的校准数据集上保持相对稳定，即使不精心挑选校准数据集，也能取得良好的性能。
AutoRound：表现出更高的鲁棒性，在不同的校准数据集上性能差异很小。在非英语任务中，使用目标语言的校准数据集可能会带来微小的性能提升。
三、校准数据集的选择
3.1 默认的校准数据集
量化工具通常会使用默认的校准数据集，如果用户没有指定特定的数据集。例如：
NeelNanda/pile-10k：一个包含 10,000 个英文文本段落的数据集，从大型多样化文本数据集 The Pile 中抽取。许多量化工具（如 AutoRound、AWQ）默认使用该数据集。
3.2 是否需要更改默认校准数据集？
对于 GPTQ：
建议使用与模型应用场景和目标任务匹配的校准数据集，而不是使用通用的默认数据集。
理由：GPTQ 高度依赖校准数据集，如果使用通用数据集，可能导致模型在实际应用中的性能下降。
对于 AWQ 和 AutoRound：使用默认的校准数据集通常已足够，无需特别挑选。
理由：这些方法对校准数据集的依赖性较低，实验表明即使使用通用数据集，性能也能保持稳定。
3.3 校准数据集的格式和内容
在选择校准数据集时，应确保数据集的格式和预处理方式与模型训练数据一致。这可以保证数据处理流程的一致性，避免因格式差异导致的性能问题。另外，校准数据集的内容应与模型的应用场景匹配，确保量化后的模型在实际使用中表现良好。
四、总结
下面这张图片包含两个图表，展示了GPTQ和其他方法在不同校准集上的表现对比。
(a) 左侧图表：
横轴表示校准序列的数量（每个序列包含2048个token）。
纵轴表示Perplexity（困惑度）。
图表显示了GPTQ（绿色）和另一种方法（橙色）的Perplexity随校准序列数量变化的趋势。可以看出，GPTQ的Perplexity随着校准序列数量的增加而下降，但比另一种方法需要更多的校准序列才能达到较低的困惑度。另一种方法在很小的校准集下就能达到较低的困惑度。
(b) 右侧表格：表格展示了在不同校准集（Calib）和评估集（Eval）上的困惑度对比。
GPTQ和另一种方法在PubMed和Enron两个数据集上的表现进行了比较。
从表格可以看出，GPTQ在校准集和评估集不同时（例如，用Enron校准集评估PubMed）困惑度变化较大，而另一种方法在校准集和评估集不同时困惑度变化较小，这表明另一种方法对校准集分布更具鲁棒性。
总结：
(a) 另一种方法需要更小的校准集即可达到较低的困惑度。
(b) 另一种方法对校准集分布更具鲁棒性。
对于 GPTQ
选择与模型应用场景匹配的校准数据集，确保量化后的模型在目标任务上表现良好。
避免使用通用的默认校准数据集，以防止性能下降。
确保校准数据集的格式与训练数据一致，包括数据预处理步骤，以保证数据一致性。
对于 AWQ 和 AutoRound
使用默认的校准数据集通常足够，无需特别调整。
在处理非英语任务时，如果条件允许，可以使用目标语言的校准数据集，可能会有微小的性能提升。
