Введение

Современные языковые модели (LLM) содержат миллиарды параметров, что создает огромные требования к вычислительным ресурсам. Например:

BERT: <1 млрд параметров
GPT-2: >1 млрд параметров
GPT-3: сотни млрд параметров
DeepSeek: 671 млрд параметров

Такие модели сложно запускать не только на домашних компьютерах, но даже на серверах среднего уровня. Квантизация - это метод уменьшения размера моделей для более эффективного использования памяти.

📊 Форматы хранения чисел в нейросетях

Стандартные форматы

Формат	Размер	Применение
FP64	64 бита	Научные вычисления с высокой точностью
FP32	32 бита	Стандартный формат для нейросетей
FP16	16 бит	Экономия памяти в 2 раза
BF16	16 бит	Похож на FP32 по структуре, но экономнее

Квантизированные форматы

Формат	Размер	Экономия памяти
INT8	8 бит	В 4 раза меньше FP32
INT4	4 бита	В 8 раз меньше FP32
1.58-бит	~1.58 бита	До 20 раз меньше FP32

💡 Существуют даже эксперименты с квантизацией до 2 бит и 1 бита!

🔄 Как работает квантизация

Квантизация преобразует числа с плавающей запятой в целочисленный формат с меньшей точностью.

Определяются границы (min/max) для весов модели
Все веса за пределами этих границ обрезаются до крайних значений:
- Все значения > max → 127
- Все значения < min → -128
Остальные значения распределяются по диапазону от -128 до 127 (для INT8)
Более частые значения получают более плотное распределение

Проблемы квантизации

Модель может выдавать некорректные результаты
Модель может зацикливаться
Потеря точности

QAT (Quantization-Aware Training)

Современный подход, при котором модель на этапе обучения "знает", что будет квантизирована, что позволяет сохранить качество работы.

📁 GGUF формат

GGUF - популярный формат для хранения квантизированных моделей, разработанный создателем Llama.cpp.

Структура GGUF файла

- Магические байты (4 байта)
- Версия (сейчас v3)
- Количество тензоров
- Метаданные (пары ключ-значение)
- Тензоры
- Контрольная сумма

Преимущества GGUF

✅ Один файл содержит всё необходимое (веса, метаданные, токенизатор)
✅ Memory mapping для быстрой загрузки моделей
✅ Удобное хранение метаданных
✅ Встроенная поддержка различных типов к��антизации

🚀 Пример: Квантизация DeepSeek

DeepSeek - крупная языковая модель с 671 млрд параметров:

Оригинальный размер: 720 ГБ
После квантизации до 1.58 бит: 131 ГБ

Особенности 1.58-битной квантизации

Используются только 3 значения: -1, 0, 1
log₂(3) ≈ 1.58 бита
Не все слои квантизируются одинаково (иначе модель зацикливается)

Требования для запуска

Минимум 20 ГБ оперативной памяти
131+ ГБ свободного места на диске
Для комфортной работы: сумма RAM + VRAM ≥ 80 ГБ

Производительность

На CPU: очень медленно, но работает
RTX 4090 (24 ГБ VRAM): ~9-10 токенов/сек
Две H100: 13-14 токенов/сек (1 пользователь) или до 140 токенов/сек (много пользователей)

📈 Сравнение качества

Интересный эксперимент: модель написала игру в стиле Flappy Bird до и после квантизации:

Оригинальная модель: код запускается, есть различные фигуры, подсчет очков
Квантизированная до 1.58 бит: практически такое же качество!

Заключение

Квантизация - мощный метод для уменьшения размера LLM без значительной потери качества. С развитием техник квантизации всё более крупные модели становятся доступными для запуска на обычном оборудовании.

Квантизация LLM: делаем модели легче в 4 раза