LLM模型量化压缩后准确率损失的系统性评估

LLM模型量化压缩后准确率损失的系统性评估

在大模型部署实践中，量化压缩是降低计算资源消耗、提升推理效率的关键手段。然而，量化带来的准确率损失往往被低估。本文基于实际部署经验，提供一套系统性评估框架。

量化策略对比

我们采用对称量化和非对称量化两种策略进行对比：

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

def symmetric_quantize(tensor, bit=8):
    scale = torch.max(torch.abs(tensor)) / (2**(bit-1) - 1)
    quantized = torch.round(tensor / scale)
    return quantized, scale

# 对比实验代码
model = YourLLMModel()
original_output = model(input_data)

# 量化后推理
class QuantizedLayer(torch.nn.Module):
    def __init__(self, layer):
        super().__init__()
        self.layer = layer
        self.scale = None
    
    def forward(self, x):
        quantized_weight, self.scale = symmetric_quantize(self.layer.weight)
        return torch.nn.functional.linear(x, quantized_weight, self.layer.bias)

准确率损失评估指标

建议使用以下指标进行系统性评估：

• BLEU分数：衡量生成文本质量
• Perplexity：语言模型困惑度
• 任务准确率：具体下游任务性能

复现步骤

1. 使用HuggingFace加载原始模型
2. 应用torch.quantization进行量化
3. 在验证集上测试各项指标
4. 记录并比较损失程度

通过本评估框架，可为量化策略选择提供数据支撑，避免盲目压缩导致的性能下滑。

量化虽能节省资源，但需在准确率与效率间找到平衡点。建议结合实际应用场景进行充分测试。