저도 4-bit 해봤는데 한국어 성능 저하 진짜 심하더라고요. 결국 8-bit로 돌아갔어요. GPTQ도 비슷한 수준이었고 속도 개선보다는 품질이 더 중요하면 8-bit이 현실적인 것 같습니다.
오류해결
최근에 LLM 양자화 해보신 분들 있어요?
요즘 프로젝트에서 로컬 환경에 모델 굴려야 해서 4-bit 양자화 시도해봤는데 생각보다 품질 손실이 커서 놀랐어요. 이론상으로는 괜찮을 줄 알았는데 실제로 추론 결과 보니까 꽤 차이 나네요.
특히 한국어 관련 태스크에서 성능 저하가 두드러졌어요. 아무래도 학습 데이터 분포 문제 때문일 것 같긴 한데, 혹시 비슷한 경험 있으신 분들은 어떻게 대처하셨나 궁금합니다. GPTQ 쓰는 게 나을까요, 아니면 그냥 8-bit으로 가는 게 현실적일까요?
메모리랑 속도는 확실히 좋아진 거 있는데 품질 트레이드오프가 조금 애매한 상태라서요.
특히 한국어 관련 태스크에서 성능 저하가 두드러졌어요. 아무래도 학습 데이터 분포 문제 때문일 것 같긴 한데, 혹시 비슷한 경험 있으신 분들은 어떻게 대처하셨나 궁금합니다. GPTQ 쓰는 게 나을까요, 아니면 그냥 8-bit으로 가는 게 현실적일까요?
메모리랑 속도는 확실히 좋아진 거 있는데 품질 트레이드오프가 조금 애매한 상태라서요.
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저도 비슷한 경험 있는데, 4-bit는 정말 체감이 크더라고요. 특히 한국어는 토크나이저 자체가 영어 중심이라 양자화 손실이 더 심한 것 같습니다.
저는 결국 8-bit로 타협했는데, 메모리는 4-bit 대비 두 배지만 품질 차이가 훨씬 적더라고요. GPTQ랑 AWQ 둘 다 써봤는데 큰 차이는 없었습니다.
혹시 calibration 데이터를 한국어로 따로 구성해서 양자화 시도해보셨나요? 그게 좀 도움이 될 수도 있습니다.
저는 결국 8-bit로 타협했는데, 메모리는 4-bit 대비 두 배지만 품질 차이가 훨씬 적더라고요. GPTQ랑 AWQ 둘 다 써봤는데 큰 차이는 없었습니다.
혹시 calibration 데이터를 한국어로 따로 구성해서 양자화 시도해보셨나요? 그게 좀 도움이 될 수도 있습니다.
저도 4-bit 써봤는데 한국어 성능 확 떨어지더라고요 ㅠㅠ
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