論文の概要: LiteTransformerSearch: Training-free On-device Search for Efficient Autoregressive Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02094v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 02:10:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-07 23:39:36.174556
• Title: LiteTransformerSearch: Training-free On-device Search for Efficient Autoregressive Language Models
• Title（参考訳）: LiteTransformerSearch: 効率的な自己回帰型言語モデルのためのトレーニング不要なオンデバイス検索
• Authors: Mojan Javaheripi, Shital Shah, Subhabrata Mukherjee, Tomasz L. Religa, Caio C. T. Mendes, Gustavo H. de Rosa, Sebastien Bubeck, Farinaz Koushanfar, Debadeepta Dey
• Abstract要約: モデルトレーニングを必要とせずに、レイテンシとパープレクシリティが最前線に現れることを示す。 我々は,多種多様なデバイス上での軽量トランスフォーマーサーチ (LTS) の評価を行った。 最大2倍のレイテンシでTransformer-XLのパープレキシティを実現することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.673688610935876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The transformer architecture is ubiquitously used as the building block of most large-scale language models. However, it remains a painstaking guessing game of trial and error to set its myriad of architectural hyperparameters, e.g., number of layers, number of attention heads, and inner size of the feed forward network, and find architectures with the optimal trade-off between task performance like perplexity and compute constraints like memory and latency. This challenge is further exacerbated by the proliferation of various hardware. In this work, we leverage the somewhat surprising empirical observation that the number of non-embedding parameters in autoregressive transformers has a high rank correlation with task performance, irrespective of the architectural hyperparameters. Since architectural hyperparameters affect the latency and memory footprint in a hardware-dependent manner, the above observation organically induces a simple search algorithm that can be directly run on target devices. We rigorously show that the latency and perplexity pareto-frontier can be found without need for any model training, using non-embedding parameters as a proxy for perplexity. We evaluate our method, dubbed Lightweight Transformer Search (LTS), on diverse devices from ARM CPUs to Nvidia GPUs and show that the perplexity of Transformer-XL can be achieved with up to 2x lower latency. LTS extracts the pareto-frontier in less than 3 hours while running on a commodity laptop. We effectively remove the carbon footprint of training for hundreds of GPU hours, offering a strong simple baseline for future NAS methods in autoregressive language modeling.
• Abstract（参考訳）: トランスアーキテクチャは、ほとんどの大規模言語モデルの構成要素として広く使われている。 しかし、試行錯誤のゲームとして、レイヤ数、アテンションヘッド数、フィードフォワードネットワークの内部サイズなど、無数のアーキテクチャハイパーパラメータを設定し、複雑なタスクパフォーマンスとメモリやレイテンシといった計算制約の間の最適なトレードオフを持つアーキテクチャを見つけることは、依然として困難である。 この課題は、様々なハードウェアの普及によってさらに悪化する。 本研究では, 自己回帰変換器における非埋め込みパラメータの数が, アーキテクチャのハイパーパラメータによらず, タスク性能と高い相関性を有することを示す。 アーキテクチャのハイパーパラメータはハードウェアに依存した遅延とメモリフットプリントに影響を与えるため、上記の観測は、ターゲットデバイス上で直接実行できる単純な探索アルゴリズムを有機的に誘導する。 我々は,非埋め込みパラメータをパープレキシティのプロキシとして使用することにより,モデルトレーニングを必要とせずに,レイテンシとパープレキシティ・パレート・フロンティアが発見できることを厳格に示す。 ARM CPUからNvidia GPUまで多種多様なデバイス上での軽量トランスフォーマーサーチ(LTS)という手法を評価し,最大2倍のレイテンシでTransformer-XLのパープレキシティを実現することを示す。 LTSは、コモディティラップトップ上で実行中に、3時間以内でパレトフロンティアを抽出する。 自動回帰言語モデリングにおける将来のNASメソッドのための強力なシンプルなベースラインを提供するため、数百時間にわたるトレーニングのカーボンフットプリントを効果的に除去する。

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