論文の概要: MatFormer: Nested Transformer for Elastic Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07707v2
• Date: Sun, 15 Dec 2024 03:45:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:53:14.031782
• Title: MatFormer: Nested Transformer for Elastic Inference
• Title（参考訳）: MatFormer: 弾性推論のためのNested Transformer
• Authors: Devvrit, Sneha Kudugunta, Aditya Kusupati, Tim Dettmers, Kaifeng Chen, Inderjit Dhillon, Yulia Tsvetkov, Hannaneh Hajishirzi, Sham Kakade, Ali Farhadi, Prateek Jain,
• Abstract要約: MatFormerは、多様なデプロイメント制約にまたがる弾性推論を提供するように設計された、新しいTransformerアーキテクチャである。 MatFormerは、標準的なTransformerモデルにネストフィードフォワードネットワーク(FFN)ブロック構造を組み込むことで、これを実現している。 8億5000万デコーダのみのMatFormer言語モデル(MatLM)により,5億2200万から8億5千万のパラメータにまたがる複数の小さなモデルを抽出できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.45687988953435
• License:
• Abstract: Foundation models are applied in a broad spectrum of settings with different inference constraints, from massive multi-accelerator clusters to resource-constrained standalone mobile devices. However, the substantial costs associated with training these models often limit the number of unique model sizes that can be offered. Consequently, practitioners are compelled to select a model that may not be optimally aligned with their specific latency and cost requirements. We present MatFormer, a novel Transformer architecture designed to provide elastic inference across diverse deployment constraints. MatFormer achieves this by incorporating a nested Feed Forward Network (FFN) block structure within a standard Transformer model. During training, we optimize the parameters of multiple nested FFN blocks with varying sizes, enabling the extraction of hundreds of accurate smaller models without incurring additional computational costs. We empirically validate the efficacy of MatFormer across different model classes (decoders and encoders) and modalities (language and vision), demonstrating its potential for real-world deployment. We show that a 850M decoder-only MatFormer language model (MatLM) allows us to extract multiple smaller models spanning from 582M to 850M parameters, each exhibiting better validation loss and one-shot downstream evaluations than independently trained counterparts. Furthermore, we observe that smaller encoders extracted from a universal MatFormer-based ViT (MatViT) encoder preserve the metric-space structure for adaptive large-scale retrieval. Finally, we showcase that speculative decoding with the accurate and consistent submodels extracted from MatFormer can lead to significant reduction in inference latency. Project website: https://devvrit.github.io/matformer/
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、大規模なマルチアクセラレータクラスタからリソース制約のあるスタンドアロンモバイルデバイスに至るまで、さまざまな推論制約のある幅広い設定で適用されます。 しかしながら、これらのモデルのトレーニングに関連するかなりのコストは、提供可能なユニークなモデルサイズの数を制限することが多い。 その結果、実践者は、特定のレイテンシとコスト要件に最適に整合しないモデルを選択することを余儀なくされる。 MatFormerは,多様なデプロイメント制約にまたがる弾性推論を提供するように設計された,新しいトランスフォーマーアーキテクチャである。 MatFormerは、標準的なTransformerモデルにネストフィードフォワードネットワーク(FFN)ブロック構造を組み込むことで、これを実現している。 トレーニング中、複数のネストされたFFNブロックのパラメータを様々なサイズで最適化し、余分な計算コストを伴わずに数百の精度の小さなモデルの抽出を可能にした。 我々は,様々なモデルクラス(デコーダとエンコーダ)とモダリティ(言語と視覚)にまたがってMateFormerの有効性を実証的に検証し,実世界の展開の可能性を示す。 8億2200万から8億5千万のパラメータにまたがる複数の小さなモデルを抽出できる8億5千万デコーダのみのMatFormer言語モデル(MatLM)が,独立に訓練されたモデルよりも優れた検証損失と1ショットダウンストリーム評価を示すことを示す。 さらに,MatchFormerベースのViT(MatViT)エンコーダから抽出した小さなエンコーダは,適応的な大規模検索のための距離空間構造を保持する。 最後に、MateFormerから抽出された正確で一貫したサブモデルによる投機的復号化により、推論遅延が大幅に減少することを示した。 プロジェクトウェブサイト:https://devvrit.github.io/matformer/

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