論文の概要: Network Memory Footprint Compression Through Jointly Learnable Codebooks and Mappings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17361v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 16:04:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 12:41:08.591611
• Title: Network Memory Footprint Compression Through Jointly Learnable Codebooks and Mappings
• Title（参考訳）: 学習可能なコードブックとマッピングによるネットワークメモリフットプリント圧縮
• Authors: Edouard Yvinec, Arnaud Dapogny, Kevin Bailly
• Abstract要約: 量子化は、高精度テンソルを低精度でメモリ効率の良いフォーマットにマッピングするため、好ましい解である。 メモリフットプリントの削減に関して、最も効果的なバリエーションはコードブックに基づいている。 本稿では,近年の勾配に基づくポストトレーニング量子化手法と類似性を有するコードブックとウェイトマッピングの合同学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.1120983784623
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The massive interest in deep neural networks (DNNs) for both computer vision and natural language processing has been sparked by the growth in computational power. However, this led to an increase in the memory footprint, to a point where it can be challenging to simply load a model on commodity devices such as mobile phones. To address this limitation, quantization is a favored solution as it maps high precision tensors to a low precision, memory efficient format. In terms of memory footprint reduction, its most effective variants are based on codebooks. These methods, however, suffer from two limitations. First, they either define a single codebook for each tensor, or use a memory-expensive mapping to multiple codebooks. Second, gradient descent optimization of the mapping favors jumps toward extreme values, hence not defining a proximal search. In this work, we propose to address these two limitations. First, we initially group similarly distributed neurons and leverage the re-ordered structure to either apply different scale factors to the different groups, or map weights that fall in these groups to several codebooks, without any mapping overhead. Second, stemming from this initialization, we propose a joint learning of the codebook and weight mappings that bears similarities with recent gradient-based post-training quantization techniques. Third, drawing estimation from straight-through estimation techniques, we introduce a novel gradient update definition to enable a proximal search of the codebooks and their mappings. The proposed jointly learnable codebooks and mappings (JLCM) method allows a very efficient approximation of any DNN: as such, a Llama 7B can be compressed down to 2Go and loaded on 5-year-old smartphones.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンと自然言語処理の両方に対するディープニューラルネットワーク(DNN)に対する大きな関心は、計算能力の増大によって引き起こされている。 しかし、これはメモリフットプリントの増加につながり、携帯電話のようなコモディティデバイスにモデルを簡単にロードすることが困難になった。 この制限に対処するため、量子化は高い精度のテンソルを低い精度でメモリ効率の良いフォーマットにマッピングするので好ましい解である。 メモリフットプリントの削減に関して、最も効果的なバリエーションはコードブックに基づいている。 しかし、これらの方法には2つの制限がある。 まず、テンソルごとに1つのコードブックを定義するか、複数のコードブックへのメモリ拡張マッピングを使用する。 第二に、写像の勾配降下最適化は極値に向かってジャンプし、従って近位探索を定義しない。 本稿では,この2つの制約に対処することを提案する。 まず、最初は同様に分散したニューロンをグループ化し、並べ替えられた構造を利用して異なるグループに異なるスケール要素を適用するか、あるいはこれらのグループに該当する重みをマッピングのオーバーヘッドなく複数のコードブックにマップする。 次に,この初期化を契機に,最近のグラデーション・トレーニング後の量子化手法と類似性を持つコードブックと重み付けマッピングの合同学習を提案する。 第3に,ストレートスルー推定手法によるドローイング推定を行い,コードブックとそのマッピングの近位探索を可能にする新しい勾配更新定義を導入する。 提案した共同学習可能なコードブックとマッピング(JLCM)法は,任意のDNNの極めて効率的な近似を可能にする。

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