本發(fā)明涉及語音模型領(lǐng)域，尤其涉及一種大型語音模型超低位訓練后量化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有的語音大模型(如whisper)因參數(shù)量龐大(如1.5b)，面臨存儲和部署難題。訓練后量化(ptq)無需重新訓練即可壓縮模型，但現(xiàn)有方法在低于8位時性能急劇下降，尤其是對transformer架構(gòu)中普遍存在的權(quán)重異常值處理不足。傳統(tǒng)線性量化(如gptq)在超低位(如2位)下詞錯率(wer)顯著升高，導致模型失效。此外，現(xiàn)有方法未針對語音模型的特性(如異常值集中分布)進行優(yōu)化，限制了其實際應(yīng)用。

2、因此，本領(lǐng)域的技術(shù)人員致力于開發(fā)一種大型語音模型超低位訓練后量化方法及系統(tǒng)。根據(jù)異常值密度動態(tài)調(diào)整量化位數(shù)，優(yōu)化資源利用率；通過選擇性保留異常值，避免量化誤差，提升模型性能；確保量化模型的泛化能力。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是語音大模型性能和精度下降問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種大型語音模型超低位訓練后量化方法，包括以下步驟：

3、步驟1、權(quán)重矩陣預處理：提取權(quán)重矩陣并按列分組；

4、步驟2、k均值聚類量化：對每列權(quán)重進行k均值聚類，生成量化中心點；

5、步驟3、異常值檢測與混合精度分配：根據(jù)異常值密度動態(tài)分配量化精度；

6、步驟4、選擇性異常值保留：保留關(guān)鍵異常值為稀疏fp32格式；

7、步驟5、模型推理與性能評估：對量化后的模型進行推理，評估性能。

8、進一步地，所述步驟1包括以下步驟：

9、步驟1.1、權(quán)重提取：從預訓練的大型語音模型中提取權(quán)重矩陣；

10、步驟1.2、列分組：對權(quán)重矩陣按列分組，每列作為獨立的量化組。

11、進一步地，所述k均值聚類，將數(shù)據(jù)集劃分為個簇，簇內(nèi)數(shù)據(jù)相似性最大化、簇間差異性最大化。

12、進一步地，所述步驟2包括以下步驟：

13、步驟2.1、中心點生成：對每一列權(quán)重，使用k均值聚類算法生成聚類中心點；

14、步驟2.2、量化映射：將原始權(quán)重值量化為聚類中心點索引；

15、步驟2.3、誤差優(yōu)化：更新未量化權(quán)重。

16、進一步地，所述k均值聚類算法包括以下步驟：

17、步驟2.1.1、初始化：隨機選擇個初始簇中心；

18、步驟2.1.2、分配：將每個數(shù)據(jù)點分配到最近的簇中心；

19、步驟2.1.3、更新：重新計算每個簇的中心點；

20、步驟2.1.4、迭代：重復分配與更新步驟，直到簇中心不再顯著變化或達到最大迭代次數(shù)。

21、進一步地，所述步驟2.3，使用gptq策略更新未量化權(quán)重。

22、進一步地，所述步驟3，根據(jù)列級異常值密度動態(tài)分配量化位數(shù)：異常值密集列分配4位，其他列分配2位。

23、進一步地，所述步驟4包括以下步驟：

24、步驟4.1、異常值篩選：在異常值密集列，保留前5％的異常值為稀疏fp32格式；

25、步驟4.2、權(quán)重恢復：將稀疏fp32異常值與量化權(quán)重疊加，恢復原始權(quán)重分布。

26、進一步地，所述步驟5包括以下步驟：

27、步驟5.1、模型生成：將量化后的權(quán)重矩陣與稀疏fp32異常值結(jié)合，生成低位模型；

28、步驟5.2、性能評估。

29、本發(fā)明還提供了一種大型語音模型超低位訓練后量化系統(tǒng)，包括權(quán)重矩陣提取模塊、k均值聚類模塊、混合精度分配模塊、異常值保留模塊、模型推理模塊；

30、所述權(quán)重矩陣提取模塊，從預訓練的大型語音模型中提取權(quán)重矩陣；

31、所述k均值聚類模塊，對權(quán)重矩陣按列進行k均值聚類，生成量化中心點；

32、所述混合精度分配模塊，根據(jù)異常值密度動態(tài)分配量化精度；

33、所述異常值保留模塊，保留關(guān)鍵異常值為稀疏fp32格式；

34、所述模型推理模塊，對量化后的模型進行推理，評估性能。

35、現(xiàn)有超低位量化下模型性能嚴重下降。本發(fā)明k均值聚類非線性量化。本發(fā)明對權(quán)重矩陣按列分組，使用k均值算法生成聚類中心點，動態(tài)分配量化值，減少分布不匹配導致的誤差。本發(fā)明在3位量化下，相較于全精度32位模型的性能，在librispeech測試集上詞錯誤率(wer)僅增加0.03％，模型壓縮率達90.6％。

36、現(xiàn)有異常值導致量化精度損失。本發(fā)明混合精度分配策略。本發(fā)明根據(jù)列級異常值密度動態(tài)分配量化位數(shù)：異常值密集列分配高精度(4位)，其他列分配低精度(2位)。本發(fā)明混合精度量化(2.1位)使詞錯誤率(wer)較純2位降低57％(如librispeech測試集從14.04％降至6.04％)。

37、現(xiàn)有異常值量化后性能退化。本發(fā)明選擇性保留關(guān)鍵異常值為稀疏的全精度32位格式。本發(fā)明將異常值從量化過程中分離，保留為稀疏fp32矩陣，與量化權(quán)重疊加，避免關(guān)鍵信息丟失。本發(fā)明2.12位量化下，錯誤率(wer)恢復至接近全精度水平(librispeech測試集2.19％vs全精度2.02％)。

38、本發(fā)明提出了一種基于k均值聚類與混合精度分配的大型語音模型超低位訓練后量化方法，具體步驟如下：

39、步驟1：權(quán)重矩陣預處理

40、對模型的權(quán)重矩陣進行預處理，為后續(xù)的量化操作做準備。確保量化操作在列級別進行，減少跨列權(quán)重分布差異對量化的影響。

41、1.權(quán)重提取：從預訓練的大型語音模型(如whisper-large-v3)中提取權(quán)重矩陣。

42、2.列分組：對權(quán)重矩陣按列分組，每列作為一個獨立的量化組。

43、在大型語音模型(如whisper、wav2vec2等)中，異常值(outliers)是影響量化效果的關(guān)鍵因素之一。異常值通常指權(quán)重矩陣中那些顯著偏離大多數(shù)權(quán)重分布的極值點。這些異常值在transformer架構(gòu)中尤為常見，尤其是在注意力機制中，某些注意力頭的權(quán)重可能包含大量異常值。

44、1.異常值的分布特點

45、集中性：異常值往往集中在某些特定的列(即權(quán)重矩陣的某些列)，而不是均勻分布在整個矩陣中。例如，在whisper模型中，90％的異常值可能僅集中在10％的列中。

46、重要性：這些異常值通常對模型的性能至關(guān)重要。量化過程中如果未能妥善處理這些異常值，會導致模型性能顯著下降。

47、2.列級別量化的必要性

48、減少跨列權(quán)重分布差異的影響：

49、如果對整個權(quán)重矩陣進行全局量化(即不考慮列的分布差異)，異常值的存在會導致量化中心點的分布不均勻。具體來說：

50、全局量化的缺點：在全局量化中，異常值會“拉偏”量化中心點的分布，導致大多數(shù)正常權(quán)重的量化精度不足。例如，異常值的存在可能導致量化中心點集中在異常值附近，而忽略了大多數(shù)正常權(quán)重的分布。

51、列級別量化的優(yōu)勢：通過按列進行量化，可以針對每一列的權(quán)重分布獨立生成量化中心點。這樣，異常值密集的列可以分配更多的量化中心點(即更高的量化精度)，而異常值較少的列則可以分配較少的量化中心點(即較低的量化精度)。這種列級別的量化策略能夠更好地適應(yīng)不同列的分布特點，減少異常值對整體量化效果的影響。

52、3.列級別量化對異常值的處理效果

53、動態(tài)適應(yīng)異常值分布：列級別量化能夠動態(tài)適應(yīng)每一列的異常值分布。對于異常值密集的列，可以通過增加量化位數(shù)(如4位)來保留更多細節(jié)；對于異常值較少的列，則可以使用較低的量化位數(shù)(如2位)以減少存儲開銷。

54、減少量化誤差：由于異常值通常集中在某些列中，列級別量化能夠避免異常值對其他列的量化精度產(chǎn)生干擾。例如，在異常值密集的列中，量化中心點可以更好地捕捉異常值的分布，從而減少量化誤差；而在異常值較少的列中，量化中心點可以更好地擬合正常權(quán)重的分布，進一步提升量化效果。

55、步驟2：k均值聚類量化

56、通過k均值聚類生成量化中心點，實現(xiàn)非線性量化。

57、1.中心點生成：對每一列權(quán)重w:,j，使用k均值算法生成2n個聚類中心點cj。

58、2.量化映射：將原始權(quán)重值wi,j量化為最近的聚類中心點索引q，即：

59、qi,j＝argminqcj[q]-wi,j

60、3.誤差優(yōu)化：使用gptq策略更新未量化權(quán)重，進一步減少量化誤差。

61、動態(tài)中心點生成：根據(jù)權(quán)重分布動態(tài)生成中心點，避免線性量化在非均勻分布下的精度損失。

62、資源效率：在權(quán)重密集區(qū)域生成更多中心點，稀疏區(qū)域減少冗余，優(yōu)化存儲利用率。

63、在2位量化下，量化后的whisper-large-v3模型在librispeech?test?clean測試集上的wer僅由2.02％增加至14.04％，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)線性量化方法(2.02％->51.13％)。

64、k均值聚類量化：

65、1.k均值聚類量化概述

66、k均值聚類量化是一種基于無監(jiān)督學習的非線性量化方法，通過動態(tài)生成量化中心點，顯著提升模型量化性能。其核心思想是利用k均值聚類算法，將權(quán)重值劃分為k＝2n個簇(n為量化位數(shù))，并將每個權(quán)重值映射到最近的簇中心點，從而實現(xiàn)高效且精確的量化。

67、1.1k均值聚類算法背景

68、k均值聚類是一種經(jīng)典的無監(jiān)督學習算法，其目標是將數(shù)據(jù)集劃分為k個簇，使簇內(nèi)數(shù)據(jù)相似性最大化、簇間差異性最大化。具體步驟如下：

69、1.初始化：隨機選擇k個初始簇中心。

70、2.分配：將每個數(shù)據(jù)點分配到最近的簇中心。

71、3.更新：重新計算每個簇的中心點(即簇內(nèi)所有數(shù)據(jù)點的均值)。

72、4.迭代：重復分配與更新步驟，直到簇中心不再顯著變化或達到最大迭代次數(shù)。

73、在量化任務(wù)中，k均值聚類用于將權(quán)重矩陣中的權(quán)重值劃分為k＝2n個簇，每個簇的中心點作為量化后的代表值。

74、2.k均值量化相比于均勻量化的性能優(yōu)勢

75、2.1非均勻分布適應(yīng)性

76、均勻量化缺點：假設(shè)權(quán)重均勻分布，但實際場景(如transformer模型)常呈現(xiàn)長尾特性，導致量化誤差集中于密集區(qū)。

77、k均值優(yōu)勢：動態(tài)調(diào)整中心點密度，在權(quán)重密集區(qū)生成更多中心點，稀疏區(qū)減少冗余，降低整體誤差。

78、2.2異常值魯棒性

79、均勻量化問題：異常值拉大量化范圍，壓縮正常權(quán)重分辨率(如librispeech實驗中均勻量化wer增加51.13％)。

80、k均值策略：異常值被單獨聚類，避免干擾正常權(quán)重。結(jié)合gptq微調(diào)，進一步修正異常區(qū)域的量化誤差。

81、2.3動態(tài)精度分配

82、混合精度支持：可為不同權(quán)重列分配不同量化位數(shù)。例如，關(guān)鍵層使用4位，非關(guān)鍵層使用2位，平衡性能與存儲。

83、硬件友好性：中心點索引存儲僅需log2k位，配合查表機制，計算效率接近均勻量化。

84、2.4實驗效果驗證

85、d為權(quán)重矩陣的維數(shù)，i為權(quán)重矩陣在輸出維度的索引，j為權(quán)重矩陣在輸入維度的索引

86、量化精度：在whisper-large-v3模型中，2位k均值量化使librispeech的wer僅增加0.17％，而均勻量化導致模型失效(wer>50％)。

87、泛化能力：在common?voice等數(shù)據(jù)集上，k均值量化保持wer增加<1％，優(yōu)于均勻量化的非線性失真。

88、步驟3：異常值檢測與混合精度分配

89、根據(jù)異常值密度動態(tài)分配量化精度，提升量化效果。

90、1.異常值檢測：計算每列權(quán)重w:,j的異常值比例rj，公式為：

91、

92、其中，is?outlier(wi,j)定義為：

93、

94、2.混合精度分配：根據(jù)rj量化精度：

95、

96、動態(tài)精度調(diào)整：根據(jù)異常值密度(由預先設(shè)定的超參數(shù)λ決定)動態(tài)分配量化位數(shù)，避免“一刀切”量化策略導致的性能損失。

97、資源優(yōu)化：在異常值稀疏列使用低精度，顯著減少存儲和計算開銷。

98、在2.1位混合精度量化下，wer較純2位量化顯著降低。例如，量化后的whisper-large-v3模型在librispeech?test?clean測試集上的wer由14.04％降低至6.04。

99、步驟4：選擇性異常值保留

100、通過保留關(guān)鍵異常值為稀疏fp32格式，避免量化誤差，進一步提升模型性能。

101、1.異常值篩選：在異常值密集列(rj>13％)，保留前5％的異常值為稀疏fp32格式。

102、2.權(quán)重恢復：將稀疏fp32異常值與量化權(quán)重疊加，恢復原始權(quán)重分布。

103、關(guān)鍵信息保留：通過選擇性保留異常值，避免量化過程中關(guān)鍵信息丟失。

104、稀疏存儲優(yōu)化：使用稀疏矩陣存儲fp32異常值，減少存儲開銷。

105、在2.12位量化下，wer恢復至接近全精度水平。例如，量化后的whisper-large-v3模型在librispeech?test?clean測試集上的wer由6.04％降低至2.19％，與全精度模型的2.02％幾乎持平。

106、步驟5：模型推理與性能評估

107、對量化后的模型進行推理，評估其性能，驗證量化策略的有效性。

108、1.模型生成：將量化后的權(quán)重矩陣與稀疏fp32異常值結(jié)合，生成最終的低位模型。

109、2.性能評估：在多個數(shù)據(jù)集(如librispeech、common?voice等)上測試模型性能，記錄wer(word?error?rate)。

110、量化模型在多個數(shù)據(jù)集上wer增加小于1％，保持跨領(lǐng)域魯棒性。例如：

111、·在librispeech數(shù)據(jù)集上，wer為2.19％，較全精度模型僅增加0.17％。

112、·在common?voice數(shù)據(jù)集上，wer為11.92％，而傳統(tǒng)量化方法會令模型性能崩潰，wer高達210.94％。

113、本發(fā)明的k均值聚類量化、異常值檢測與混合精度分配以及選擇性異常值保留三個步驟共同構(gòu)成了高效的量化策略。其核心優(yōu)勢在于：

114、1.動態(tài)精度分配：根據(jù)異常值密度動態(tài)調(diào)整量化位數(shù)，優(yōu)化資源利用率。

115、2.關(guān)鍵信息保留：通過選擇性保留異常值，避免量化誤差，提升模型性能。

116、3.跨領(lǐng)域魯棒性：在多個數(shù)據(jù)集上wer增加小于1％，確保量化模型的泛化能力。

117、本發(fā)明為超低位量化提供了高效且靈活的解決方案，特別適合資源受限的邊緣計算場景。

118、本發(fā)明一種基于k均值聚類與混合精度分配的大型語音模型超低位訓練后量化系統(tǒng)，具體包括以下必要部件：

119、部件1：權(quán)重矩陣提取模塊

120、從預訓練的大型語音模型中提取權(quán)重矩陣。為量化操作提供原始權(quán)重數(shù)據(jù)。

121、連接關(guān)系：與k均值聚類模塊相連，提供輸入數(shù)據(jù)。

122、部件2：k均值聚類模塊

123、對權(quán)重矩陣按列進行k均值聚類，生成量化中心點。

124、連接關(guān)系：與權(quán)重矩陣提取模塊和混合精度分配模塊相連。

125、形狀：支持動態(tài)生成2n個聚類中心點。

126、原理：通過k均值算法優(yōu)化中心點分布，減少量化誤差。

127、部件3：混合精度分配模塊

128、根據(jù)異常值密度動態(tài)分配量化精度。

129、連接關(guān)系：與k均值聚類模塊和異常值保留模塊相連。

130、形狀：支持動態(tài)調(diào)整量化位數(shù)(如2位或4位)。

131、原理：根據(jù)異常值比例rj分配精度，避免異常值對量化的負面影響。

132、部件4：異常值保留模塊

133、保留關(guān)鍵異常值為稀疏fp32格式。在2.12位量化下，wer恢復至接近全精度水平。

134、連接關(guān)系：與混合精度分配模塊和模型推理模塊相連。

135、形狀：支持稀疏fp32格式存儲異常值。

136、原理：將異常值從量化過程中分離，避免關(guān)鍵信息丟失。

137、部件5：模型推理模塊

138、對量化后的模型進行推理，評估其性能。驗證量化模型的實際性能。

139、連接關(guān)系：與異常值保留模塊相連，生成最終的低位模型。

140、本發(fā)明的技術(shù)方案通過以下步驟實現(xiàn)：

141、1.權(quán)重矩陣預處理：提取權(quán)重矩陣并按列分組。

142、2.k均值聚類量化：對每列權(quán)重進行k均值聚類，生成量化中心點。

143、3.異常值檢測與混合精度分配：根據(jù)異常值密度動態(tài)分配量化精度。

144、4.選擇性異常值保留：保留關(guān)鍵異常值為稀疏fp32格式。

145、5.模型推理與性能評估：對量化后的模型進行推理，評估其性能。

146、本發(fā)明的系統(tǒng)包括權(quán)重矩陣提取模塊、k均值聚類模塊、混合精度分配模塊、異常值保留模塊和模型推理模塊，各模塊通過數(shù)據(jù)流連接，協(xié)同完成量化任務(wù)。

147、其中，wer(word?error?rate)：詞錯率，用于評估語音識別模型的性能，數(shù)值越低表示性能越好。k均值聚類：一種無監(jiān)督學習算法，用于將數(shù)據(jù)點劃分為k個簇，每個簇由其中心點表示。fp32：32位浮點數(shù)格式，用于高精度數(shù)值表示。稀疏fp32：僅存儲非零值的fp32格式，用于高效存儲異常值。

148、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比較，具有如下顯而易見的實質(zhì)性特點和顯著優(yōu)點：

149、1.技術(shù)優(yōu)勢：支持超低位(2.12位)量化，模型壓縮率超過93％，適配邊緣設(shè)備存儲限制。

150、2.性能指標：在多個數(shù)據(jù)集(librispeech、commonvoice等)上wer增加小于1％，保持模型跨領(lǐng)域魯棒性。

151、3.生產(chǎn)實施：無需重新訓練，3小時內(nèi)完成1b模型的量化(基于rtx4090?gpu)，顯著降低部署成本。

152、4.通用性：適用于多種語音模型(如whisper、wav2vec2)，擴展性強。

153、以下將結(jié)合附圖對本發(fā)明的構(gòu)思、具體結(jié)構(gòu)及產(chǎn)生的技術(shù)效果作進一步說明，以充分地了解本發(fā)明的目的、特征和效果。