Een Empirische Studie van Qwen3 Kwantisering

Samenvatting

De Qwen-serie is naar voren gekomen als een toonaangevende familie van open-source Large Language Models (LLMs), die opmerkelijke prestaties laten zien in taken voor natuurlijke taalverwerking. Met de recente release van Qwen3, dat superieure prestaties vertoont op diverse benchmarks, groeit de interesse om deze modellen efficiënt in te zetten in omgevingen met beperkte middelen. Low-bit kwantisatie biedt een veelbelovende oplossing, maar de impact ervan op de prestaties van Qwen3 is nog onvoldoende onderzocht. Deze studie voert een systematische evaluatie uit van de robuustheid van Qwen3 onder verschillende kwantisatie-instellingen, met als doel zowel kansen als uitdagingen bij het comprimeren van dit state-of-the-art model bloot te leggen. We beoordelen grondig 5 bestaande klassieke post-training kwantisatietechnieken die op Qwen3 worden toegepast, waarbij bit-breedtes variëren van 1 tot 8 bits, en evalueren hun effectiviteit op meerdere datasets. Onze bevindingen tonen aan dat Qwen3 competitieve prestaties behoudt bij matige bit-breedtes, maar aanzienlijke achteruitgang ervaart in linguïstische taken bij ultra-lage precisie, wat de aanhoudende uitdagingen in LLM-compressie onderstreept. Deze resultaten benadrukken de noodzaak van verder onderzoek om prestatieverlies in extreme kwantisatiescenario's te beperken. We verwachten dat deze empirische analyse bruikbare inzichten zal bieden voor de ontwikkeling van kwantisatiemethoden die zijn afgestemd op Qwen3 en toekomstige LLMs, waardoor hun praktische toepasbaarheid wordt verbeterd zonder in te leveren op nauwkeurigheid. Ons project is vrijgegeven op https://github.com/Efficient-ML/Qwen3-Quantization en https://huggingface.co/collections/Efficient-ML/qwen3-quantization-68164450decb1c868788cb2b.

English

The Qwen series has emerged as a leading family of open-source Large Language Models (LLMs), demonstrating remarkable capabilities in natural language understanding tasks. With the recent release of Qwen3, which exhibits superior performance across diverse benchmarks, there is growing interest in deploying these models efficiently in resource-constrained environments. Low-bit quantization presents a promising solution, yet its impact on Qwen3's performance remains underexplored. This study conducts a systematic evaluation of Qwen3's robustness under various quantization settings, aiming to uncover both opportunities and challenges in compressing this state-of-the-art model. We rigorously assess 5 existing classic post-training quantization techniques applied to Qwen3, spanning bit-widths from 1 to 8 bits, and evaluate their effectiveness across multiple datasets. Our findings reveal that while Qwen3 maintains competitive performance at moderate bit-widths, it experiences notable degradation in linguistic tasks under ultra-low precision, underscoring the persistent hurdles in LLM compression. These results emphasize the need for further research to mitigate performance loss in extreme quantization scenarios. We anticipate that this empirical analysis will provide actionable insights for advancing quantization methods tailored to Qwen3 and future LLMs, ultimately enhancing their practicality without compromising accuracy. Our project is released on https://github.com/Efficient-ML/Qwen3-Quantization and https://huggingface.co/collections/Efficient-ML/qwen3-quantization-68164450decb1c868788cb2b.

Een Empirische Studie van Qwen3 Kwantisering

An Empirical Study of Qwen3 Quantization

Samenvatting

Support