한국어 BERT 모델 Pretraining을 통한 BitNet 양자화 기술 검증

Q: 이 논문에서 정의한 BitNet이란 무엇인가?

Linear 레이어의 가중치를 1.58비트로 극단적으로 양자화하고 입력을 8비트로 양자화하여 대규모 언어 모델을 학습하는 기술이다. 이를 통해 모델의 연산량과 규모를 줄이면서도 효율적인 학습과 추론을 가능하게 하는 것을 목표로 한다.

Q: BERT 모델에 BitNet 양자화 기술을 적용했을 때의 실효성은 어떠한가?

연구 결과, BitBERT 모델은 일반적인 Pretraining 방식과 비슷하거나 약간 낮은 성능을 보여 기술적 적용 가능성은 확인되었다. 하지만 학습 과정의 양자화 오버헤드로 인한 자원 소모가 크고, 추론 시 특수 하드웨어가 필요하여 현시점의 효용성은 낮다.

황태욱; 서혜인; 정상근

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 황태욱 (충남대학교) 서혜인 (충남대학교) 정상근 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 1,140 - 1,142 (3page)

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최근 대규모 데이터셋을 활용하여 모델을 pretraining한 뒤 특정 도메인 데이터셋으로 파인튜닝하는 방식이 높은 성능을 보이고 있다. 그러나 모델의 규모가 점점 커지며 높은 하드웨어 자원을 요구되고 있으며, 이러한 문제에 대응하기위해 다양한 경량화 연구가 수행되고 있다. 그 중 양자화 기술이 실용적으로 사용되고 있으며, 최근 가중치를 1.58비트로 극단적으로 양자화하는 BitN ... 전체 초록 보기

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