論文の概要: Compression of Generative Pre-trained Language Models via Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10705v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 02:11:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 04:54:45.852275
• Title: Compression of Generative Pre-trained Language Models via Quantization
• Title（参考訳）: 量子化による生成前学習言語モデルの圧縮
• Authors: Chaofan Tao, Lu Hou, Wei Zhang, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu, Ping Luo, Ngai Wong
• Abstract要約: 従来の量子化手法は, テクスモジニアス単語の埋め込みによって生成タスクに失敗することがわかった。 本稿では,区別可能な単語埋め込みを学習するためのトークンレベルのコントラスト蒸留法と,異なるモジュールに対して量子化器を適応させるモジュールワイドダイナミックスケーリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.80110048377957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing size of generative Pre-trained Language Models (PLMs) has greatly increased the demand for model compression. Despite various methods to compress BERT or its variants, there are few attempts to compress generative PLMs, and the underlying difficulty remains unclear. In this paper, we compress generative PLMs by quantization. We find that previous quantization methods fail on generative tasks due to the \textit{homogeneous word embeddings} caused by reduced capacity, and \textit{varied distribution of weights}. Correspondingly, we propose a token-level contrastive distillation to learn distinguishable word embeddings, and a module-wise dynamic scaling to make quantizers adaptive to different modules. Empirical results on various tasks show that our proposed method outperforms the state-of-the-art compression methods on generative PLMs by a clear margin. With comparable performance with the full-precision models, we achieve 14.4x and 13.4x compression rates on GPT-2 and BART, respectively.
• Abstract（参考訳）: 生成型事前学習言語モデル(plm)の増大は、モデル圧縮の需要を大きく増加させた。 BERT またはその変種を圧縮する様々な方法にもかかわらず、生成的 PLM を圧縮する試みはほとんどなく、根底にある困難は未だ不明である。 本稿では,生成PLMを量子化により圧縮する。 従来の量子化法は、容量の削減と重みの分散によって引き起こされる \textit{homogeneous word embeddeds} による生成的タスクでは失敗することが判明した。 これに対応して,識別可能な単語埋め込みを学習するためのトークンレベルのコントラスト蒸留と,異なるモジュールに適応させるモジュールワイドダイナミックスケーリングを提案する。 各種タスクにおける実験結果から,提案手法は生成PLMの最先端圧縮手法よりも明確なマージンで優れていることが示された。 GPT-2 と BART でそれぞれ 14.4x と 13.4x の圧縮速度を達成した。

関連論文リスト

• Pushing the Limits of Large Language Model Quantization via the Linearity Theorem [71.3332971315821]
  本稿では,階層的$ell$再構成誤差と量子化によるモデルパープレキシティ増加との直接的な関係を確立する「線形定理」を提案する。 この知見は,(1)アダマール回転とHIGGSと呼ばれるMSE最適格子を用いた単純なデータフリーLCM量子化法,(2)非一様層ごとの量子化レベルを求める問題に対する最適解の2つの新しい応用を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T15:35:44Z)
• MoDeGPT: Modular Decomposition for Large Language Model Compression [59.361006801465344]
  本稿では,新しい構造化圧縮フレームワークである textbfModular bfDecomposition (MoDeGPT) を紹介する。 MoDeGPTはTransformerブロックを行列対からなるモジュールに分割し、隠れた次元を減らす。 本実験では, 後方伝播を伴わないMoDeGPTが, 従来の圧縮手法と一致するか, あるいは超えていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T01:30:14Z)
• LLMLingua: Compressing Prompts for Accelerated Inference of Large Language Models [22.06402870816756]
  大きな言語モデル(LLM)は、その驚くべき能力のために様々なアプリケーションに適用されている。 本稿では,意味的整合性を維持するための予算制御を伴う粗大なプロンプト圧縮手法であるLLMLinguaを提案する。 提案手法により,最先端性能が得られ,最大20倍圧縮が可能であり,性能損失が少ないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T14:10:21Z)
• Just CHOP: Embarrassingly Simple LLM Compression [27.64461490974072]
  LLM(Large Language Model)は、非並列の少数およびゼロショット推論機能を実現するが、高い計算フットプリントを実現する。 拡張言語モデル事前学習と組み合わせた単純なレイヤプルーニングは、7Bスケールでモデルの構造的および半構造化された圧縮に対して最先端の結果をもたらすことを示す。 また,より小さなBERT型モデルのタスク非依存圧縮において非常に効果的であった蒸留が,我々の単純な刈り取り技術に対して非効率になることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T08:18:35Z)
• Revisiting Offline Compression: Going Beyond Factorization-based Methods for Transformer Language Models [7.542276054279341]
  トランスフォーマー言語モデルは、多くの自然言語処理(NLP)タスクにおいて卓越した結果を達成する。 その巨大なサイズは、しばしばメモリ制限されたデバイスを非現実的にし、実践者はそれをより小さなネットワークに圧縮する必要がある。 本稿では,圧縮モデルをさらに微調整する必要のないオフライン圧縮手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T13:36:06Z)
• The Optimal BERT Surgeon: Scalable and Accurate Second-Order Pruning for Large Language Models [23.12519490211362]
  本稿では,BERTモデルの文脈における非構造重み打ちの精度圧縮トレードオフについて検討する。 近似2次情報に基づく効率的かつ正確な重量刈り法であるO-BERT-S(Optimal BERT Surgeon)を提案する。 本研究では,トランスフォーマーモデルに対する圧縮手法の複合化において,このプルーニング法が与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T16:40:31Z)
• Automatic Mixed-Precision Quantization Search of BERT [62.65905462141319]
  BERTのような事前訓練された言語モデルは、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著な効果を示している。 これらのモデルは通常、数百万のパラメータを含んでおり、リソースに制約のあるデバイスへの実践的なデプロイを妨げている。 本稿では,サブグループレベルでの量子化とプルーニングを同時に行うことができるBERT用に設計された混合精密量子化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-30T06:32:47Z)
• What do Compressed Large Language Models Forget? Robustness Challenges in Model Compression [68.82486784654817]
  本稿では,知識蒸留とプルーニングを含む2つの一般的なモデル圧縮手法について検討する。 本研究では, 圧縮モデルが, 対向テストセット上のPLMモデルよりもはるかに頑健であることを示す。 サンプル不確実性に基づくモデル圧縮の正規化戦略を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-16T00:20:04Z)
• Training with Quantization Noise for Extreme Model Compression [57.51832088938618]
  与えられたモデルサイズに対する精度を最大化しながら、コンパクトなモデルを作成するという問題に取り組む。 標準的な解決策は、トレーニング中に重みが定量化され、勾配がストレート・スルー推定器に近似される量子化意識訓練(Quantization Aware Training)でネットワークをトレーニングすることである。 本稿では, この手法を, 極端な圧縮法を用いて, int8 の固定点量子化を超えて機能するように拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-15T20:10:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。