論文の概要: Exploiting Transformer Activation Sparsity with Dynamic Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04361v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 16:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-09 14:58:32.306053
• Title: Exploiting Transformer Activation Sparsity with Dynamic Inference
• Title（参考訳）: 動的推論による変圧器活性化空間の爆発
• Authors: Miko{\l}aj Pi\'orczy\'nski, Filip Szatkowski, Klaudia Ba{\l}azy, Bartosz W\'ojcik
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーモデルの推論コストを大幅に削減する動的スカラートランスフォーマー推論(DSTI)を提案する。 BERTベース分類モデルでは,推定コストを約60%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.424005404275135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer models, despite their impressive performance, often face practical limitations due to their high computational requirements. At the same time, previous studies have revealed significant activation sparsity in these models, indicating the presence of redundant computations. In this paper, we propose Dynamic Sparsified Transformer Inference (DSTI), a method that radically reduces the inference cost of Transformer models by enforcing activation sparsity and subsequently transforming a dense model into its sparse Mixture of Experts (MoE) version. We demonstrate that it is possible to train small gating networks that successfully predict the relative contribution of each expert during inference. Furthermore, we introduce a mechanism that dynamically determines the number of executed experts individually for each token. DSTI can be applied to any Transformer-based architecture and has negligible impact on the accuracy. For the BERT-base classification model, we reduce inference cost by almost 60%.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルは、優れた性能にもかかわらず、しばしば高い計算要求のために実用的な制限に直面している。 同時に、以前の研究ではこれらのモデルにおいて大きな活性化間隔が示され、冗長な計算の存在が示されている。 本稿では,動的スパルシファイドトランスフォーマティブ推論(dsti)を提案する。この手法は,アクティベーションスパルシティを強制することによりトランスフォーマの推論コストを劇的に削減し,その後に密集したモデルをsparse mixed of experts (moe) バージョンに変換する。 提案手法では,各専門家の相対的寄与を予測できる小型ゲーティングネットワークの学習が可能であることを実証する。 さらに,トークン毎に個別に実行される専門家の数を動的に決定する機構を導入する。 DSTIはトランスフォーマーベースのアーキテクチャにも適用でき、精度には何の影響も与えない。 BERTベース分類モデルでは,推定コストを約60%削減する。

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