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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
서혜원 (서울대학교) 김재준 (서울대학교) 김율화 (성균관대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
130 - 134 (5page)

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본 연구는 기존 양자화 연구에서 독립적으로 다뤄졌던 PTQ(Post-Training Quantization)와 QAT(Quantization-Aware Training) 기법을 rounding noise를 통해 효과적으로 결합한 양자화 기법을 제안한다. Layer-wise 양자화 기법인, LKD(layer-wise knowledge distillation)와 AdaRound를 결합하여 양자화에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이는 동시에 quantization error의 두 요인을 모두 최소화하는 기법을 고안하였다. 이러한 제안 기법을 이용해 BERT-base 모델과 OPT 모델에 대한 양자화 실험을 통하여 적은 컴퓨팅 자원으로 모델 성능을 유지하며 각각의 weight를 2-bit와 4-bit로 축소할 수 있는 것을 확인 할 수 있었다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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