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。

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