高速化と精度を両立：量子化対応LLM事前学習『QAP』

LLM-Paper 2025年08月02日

3つの要点
✔️ LLMを量子化に強くするために、量子化対応の事前学習手法（QAP）を提案
✔️ QAPは学習中に量子化ノイズを模倣し、精度低下を防ぎながら高速推論を実現
✔️ 実験では4bit量子化でも精度を維持しつつ、最大2.5倍の推論速度向上

Inverse-and-Edit: Effective and Fast Image Editing by Cycle Consistency Models
written by Ilia Beletskii, Andrey Kuznetsov, Aibek Alanov
(Submitted on 23 Jun 2025)
Comments: The code of our method is available on GitHub at this https URL
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)

概要

LLMは、自然言語処理の多くのタスクで顕著な性能を示していますが、実運用においてはその推論速度とメモリ使用量が大きなボトルネックとなっています。これを解決するために広く用いられているのが「量子化（quantization）」。しかし従来の量子化手法では、推論速度の改善と引き換えにモデルの精度が劣化するという問題が存在していました。

本論文では、LLMのトレーニング段階から量子化を意識した「量子化対応事前学習（Quantization-Aware Pretraining, QAP）」を導入することで、このトレードオフを克服できることを示しています。
具体的には、モデルの学習中にあらかじめ量子化ノイズを模倣する手法を用いることで、量子化後でも精度が劣化しにくい構造を実現。
結果として、同じbit幅で量子化した場合でも、従来のモデルよりも高い精度と高速な推論性能を両立させることが可能に。特に、FP16精度のモデルと比較して、4bit量子化モデルでも精度の低下がほとんどなく、コスト効率の高いLLM運用が可能となることが証明されました。

提案手法

本研究で提案された中心的手法は「QAP」。これは、モデルの学習中に、将来的に適用する量子化に備えて擬似的な量子化誤差を注入しながらトレーニングを行う手法です。従来の後処理型の量子化（post-training quantization）とは異なり、QAPでは学習の段階から量子化に強い表現をモデルが自然に獲得するように誘導します。

具体的には、量子化により最も影響を受けやすい線形変換層（特にAttentionおよびMLP）に対して、4bitまたは6bit精度のシミュレーションを行い、損失関数内でこれを反映。また、事前学習時のデータとハイパーパラメータは、既存の高精度モデルと基本的に同一であるため、QAPの導入による追加コストはごくわずかです。
加えて、提案手法では量子化感受性の高い重みやアクティベーションに対して、ソフトな正則化を加えることで、学習の安定性と量子化後の汎化性能をさらに向上させています。

このアプローチは、標準的なトレーニングパイプラインに簡単に組み込むことができ、将来的なLLMの高速化と省資源化に直結する実用性の高い手法です。

実験

著者らは、提案手法の有効性を検証するため、LLaMA-2とMistral-7BをベースとしたLLMに対して、4bitおよび6bit量子化を施した複数のバージョンを用意し、精度と推論速度の両面で評価を行いました。

ベンチマークにはMMLU、GSM8K、HumanEvalなど多様なタスクを用い、各モデルの性能を比較。
その結果、QAPを導入したモデルは、非対応のベースモデルと比較して、同じbit幅で最大で+6.3ポイントの精度向上を記録しました。
特に推論速度においては、FP16ベースのモデルよりも最大2.5倍高速化されながら、精度をほとんど落とすことなく動作可能であることが確認。

また、異なる量子化スキーム（SmoothQuant、AWQ、GPTQなど）に対する頑健性も検証され、QAPを施したモデルは量子化方式に依存せず安定した性能を維持できることが分かりました。
さらに、トレーニングコストの増加も極めて軽微であり、現実的な運用環境においても導入の障壁が低いことが示されています。

これらの結果から、QAPは高速・省メモリかつ高精度なLLM構築のための有力なアプローチとして位置づけられることが実証されました。