양자화는 단순히 말하면, 연속적인 값을 일정한 간격으로 나누어서 근사적인 값으로 표현하는 것입니다. 예를 들어, 연속적인 소수 값을 정수로 양자화한다고 가정해보겠습니다.
0부터 1까지의 범위를 0.1 간격으로 나누어보면 다음과 같습니다:
0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0
이렇게 나눈 값들을 양자화하여 정수로 표현한다면:
0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
이런식으로 연속적인 값들을 이산적인 값들로 근사화하여 표현하는 것이 양자화입니다. 이렇게 양자화를 하면, 값을 더 적은 비트 수로 표현할 수 있으며, 저장 공간을 절약하고 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 양자화는 원래 값을 완벽하게 표현하지 않기 때문에, 약간의 정보 손실이 발생할 수 있습니다.
양자화는 컴퓨터 그래픽, 오디오 및 비디오 압축, 신경망 모델 압축 등 다양한 분야에서 활용되며, 효율적인 데이터 표현과 처리에 중요한 역할을 합니다.
언어모델에서의 양자화
언어 모델에서의 양자화는 모델의 파라미터를 더 작은 비트 수로 표현하는 기술입니다. 언어 모델은 많은 수의 가중치(weight)와 편향(bias)을 가지고 있는데, 이러한 가중치와 편향은 실수 값으로 표현됩니다. 그러나 이러한 실수 값들은 메모리를 많이 차지하고, 모델을 저장하고 전송하는 데에도 많은 비용이 발생할 수 있습니다.
양자화는 이러한 가중치와 편향을 더 작은 비트 수로 표현함으로써 메모리 요구량을 줄이고 모델의 크기를 줄일 수 있는 기술입니다. 예를 들어, 32비트 실수 값을 8비트 정수 값으로 양자화한다면, 해당 가중치의 표현 공간을 1/4로 줄일 수 있습니다. 이를 통해 모델의 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있으며, 딥러닝 모델의 배포나 이식성 측면에서 이점을 얻을 수 있습니다.
양자화는 모델의 정확도에 약간의 영향을 줄 수 있지만, 적절하게 수행된다면 큰 성능 손실 없이 모델 크기를 줄일 수 있습니다. 따라서 양자화는 모바일 기기나 에지 디바이스에서의 실시간 추론, 대규모 모델의 분산 훈련 등의 시나리오에서 유용하게 활용될 수 있습니다.