論文の概要: Can pruning make Large Language Models more efficient?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04573v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 20:28:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 17:28:47.127239
• Title: Can pruning make Large Language Models more efficient?
• Title（参考訳）: プルーニングは大規模言語モデルをより効率的にできるか?
• Authors: Sia Gholami, Marwan Omar
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャの最適化戦略として,ウェイトプルーニングの適用について検討する。 以上の結果から,モデルサイズの大幅な削減は,性能にかなりの妥協を伴わずに達成できることが示唆された。 この作業は、モデル効率とパフォーマンスのギャップを埋め、よりスケーラブルで環境に責任のあるディープラーニングアプリケーションへの道を開くことを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Transformer models have revolutionized natural language processing with their unparalleled ability to grasp complex contextual relationships. However, the vast number of parameters in these models has raised concerns regarding computational efficiency, environmental impact, and deployability on resource-limited platforms. To address these challenges, this paper investigates the application of weight pruning-a strategic reduction of model parameters based on their significance-as an optimization strategy for Transformer architectures. Through extensive experimentation, we explore various pruning methodologies, highlighting their impact on model performance, size, and computational demands. Our findings suggest that with judicious selection of pruning hyperparameters, significant reductions in model size are attainable without considerable compromise on performance. Moreover, when coupled with post-pruning fine-tuning strategies, some pruned models even exhibit enhanced generalization capabilities. This work seeks to bridge the gap between model efficiency and performance, paving the way for more scalable and environmentally responsible deep learning applications.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーモデルは、複雑なコンテキスト関係を把握できる非並列性を持つ自然言語処理に革命をもたらした。 しかしながら、これらのモデルにおける膨大なパラメータは、計算効率、環境影響、リソース制限されたプラットフォームへのデプロイ性に関する懸念を提起している。 これらの課題に対処するために,トランスフォーマーアーキテクチャの最適化戦略として,モデルパラメータの戦略的削減という重み付けの適用について検討する。 広範な実験を通じて,モデル性能,サイズ,計算要求に対する影響を強調し,様々な刈り取り手法を考察した。 以上の結果から, プルーニングハイパーパラメータの偏選択により, モデルサイズの大幅な縮小が達成でき, 性能にかなりの妥協が生じることが示唆された。 さらに, プレニング後の微調整戦略と組み合わせることで, 改良された一般化能力を示すプルーニングモデルもある。 この研究は、モデル効率とパフォーマンスのギャップを埋め、よりスケーラブルで環境に責任のあるディープラーニングアプリケーションへの道を開くことを目指している。

関連論文リスト

• Efficient Language Modeling for Low-Resource Settings with Hybrid RNN-Transformer Architectures [8.442206285783463]
  トランスフォーマーベースの言語モデルは、最近テキスト生成における活発な研究の最前線にある。 これらのモデルの進歩は、数十億のパラメータ数とペタフロップ/秒単位の計算要求によって、禁止的なトレーニングコストの価格で実現されている。 注目層をフィードフォワードと準リカレントニューラルネットワーク層に選択的に置き換えることで,低データ方式におけるモデル性能向上のためのトランスフォーマーアーキテクチャについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-02T01:05:09Z)
• Parameters vs FLOPs: Scaling Laws for Optimal Sparsity for Mixture-of-Experts Language Models [10.517704202614091]
  sparse Mixture-of-Experts (MoEs) は、例ごとのFLOPを比例的に増やさずにパラメータの数をスケールできる。 本研究では,不活性パラメータの比率が,事前学習および下流数ショット評価におけるモデルの性能に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-21T18:51:15Z)
• iTool: Boosting Tool Use of Large Language Models via Iterative Reinforced Fine-Tuning [39.65877861652369]
  大規模な言語モデルを外部ツールで拡張することは、その能力を強化するための有望なアプローチである。 その結果, 合成データの増加に伴い, トレーニングは著しく低下することがわかった。 本稿では,これらの課題を軽減するために,反復的に強化された微調整戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T04:52:34Z)
• Numerical Pruning for Efficient Autoregressive Models [87.56342118369123]
  本稿では,デコーダのみを用いた変圧器を用いた自己回帰モデルの圧縮に着目する。 具体的には,ニュートン法とモジュールの数値スコアをそれぞれ計算する学習自由プルーニング法を提案する。 提案手法の有効性を検証するため,理論的支援と広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T01:09:23Z)
• Comprehensive Study on Performance Evaluation and Optimization of Model Compression: Bridging Traditional Deep Learning and Large Language Models [0.0]
  世界中のコネクテッドデバイスの数の増加は、計算能力の低いローカルデバイスに容易に展開できる圧縮モデルを保証する。 画像分類,オブジェクト検出,言語モデル,生成モデルに基づく問題文に使用される一般的なディープラーニングモデルに対して,量子化とプルーニングの両方を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T14:20:53Z)
• Retrieval-based Knowledge Transfer: An Effective Approach for Extreme Large Language Model Compression [64.07696663255155]
  大規模事前学習型言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて例外的な性能を示した。 しかし、これらのモデルの巨大なサイズは、現実世界のアプリケーションに展開する上で大きな課題をもたらします。 本稿では,LLMの知識を極めて小規模なモデルに効果的に伝達するRetrieval-based Knowledge Transfer (RetriKT)と呼ばれる新しい圧縮パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T07:58:20Z)
• Boosting Inference Efficiency: Unleashing the Power of Parameter-Shared Pre-trained Language Models [109.06052781040916]
  本稿ではパラメータ共有言語モデルの推論効率を向上させる手法を提案する。 また、完全あるいは部分的に共有されたモデルにつながる単純な事前学習手法を提案する。 その結果,本手法が自己回帰的および自己符号化的PLMに与える影響が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T15:13:58Z)
• Dependency Structure Search Bayesian Optimization for Decision Making Models [29.95525433889418]
  本稿では,役割の概念を通じてエージェント相互作用のダイナミクスをモデル化する,コンパクトな多層アーキテクチャを提案する。 不正な報奨や軽微な報奨に強い経験的結果を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T15:56:24Z)
• E^2VPT: An Effective and Efficient Approach for Visual Prompt Tuning [55.50908600818483]
  新しいタスクのための微調整された大規模な事前学習型ビジョンモデルは、パラメーター集約化が進んでいる。 本稿では,大規模なトランスフォーマーモデル適応のための効果的かつ効率的なビジュアルプロンプトチューニング(E2VPT)手法を提案する。 提案手法は2つのベンチマークにおいて,最先端のベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T19:03:21Z)
• Scaling Pre-trained Language Models to Deeper via Parameter-efficient Architecture [68.13678918660872]
  行列積演算子(MPO)に基づくより有能なパラメータ共有アーキテクチャを設計する。 MPO分解はパラメータ行列の情報を再編成し、2つの部分に分解することができる。 私たちのアーキテクチャは、モデルのサイズを減らすために、すべてのレイヤで中央テンソルを共有しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T02:34:09Z)
• MoEfication: Conditional Computation of Transformer Models for Efficient Inference [66.56994436947441]
  トランスフォーマーベースの事前学習言語モデルは、パラメータ容量が大きいため、ほとんどのNLPタスクにおいて優れた性能を実現することができるが、計算コストも大きい。 スパースアクティベーション現象に基づく条件計算により,大規模モデル推論を高速化する。 そこで本研究では,モデルサイズが等しいMoE(Mix-of-experts)バージョン,すなわちMoEficationに変換することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T02:14:38Z)

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。