論文の概要: Divergent Token Metrics: Measuring degradation to prune away LLM components -- and optimize quantization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01544v3
- Date: Wed, 3 Apr 2024 11:49:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 22:56:57.432307
- Title: Divergent Token Metrics: Measuring degradation to prune away LLM components -- and optimize quantization
- Title(参考訳): Divergent Token Metrics: LLMコンポーネントを起点とする劣化の測定 -- と量子化の最適化
- Authors: Björn Deiseroth, Max Meuer, Nikolas Gritsch, Constantin Eichenberg, Patrick Schramowski, Matthias Aßenmacher, Kristian Kersting,
- Abstract要約: 本研究では、圧縮された大言語モデル(LLM)を評価するための新しいアプローチであるDTM(Didergent Token Metrics)を紹介する。
DTMはトークンの発散を測定し、モデル圧縮の微妙さについて深い洞察を与える。
量子化では、FDTMは、パラメータの80%以上が特別な管理なしにint8にナビゲート変換可能であることを示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.608651876495596
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have reshaped natural language processing with their impressive capabilities. However, their ever-increasing size has raised concerns about their effective deployment and the need for LLM compression. This study introduces the Divergent Token Metrics (DTMs), a novel approach to assessing compressed LLMs, addressing the limitations of traditional perplexity or accuracy measures that fail to accurately reflect text generation quality. DTMs measure token divergences that allow deeper insights into the subtleties of model compression, in particular, when evaluating components' impacts individually. Utilizing the First Divergent Token Metric (FDTM) in model sparsification reveals that 25% of all attention components can be pruned beyond 90% on the Llama-2 model family, still keeping SOTA performance. For quantization, FDTM suggests that more than 80% of parameters can be naively transformed to int8 without special outlier management. These evaluations indicate the necessity of choosing appropriate compressions for parameters individually -- and that FDTM can identify those -- while standard metrics result in deteriorated outcomes.
- Abstract(参考訳): 大きな言語モデル(LLM)は、その印象的な能力で自然言語処理を再構築した。
しかし、その拡大を続けるサイズは、効率的なデプロイメントとLLM圧縮の必要性を懸念している。
本研究は, テキスト生成品質を正確に反映できない従来の難易度や精度の限界に対処する, 圧縮LDMの新たな評価手法であるDTM(Dimpergent Token Metrics)を紹介する。
DTMは、コンポーネントの影響を個別に評価する際に、特にモデル圧縮の微妙さに関する深い洞察を可能にするトークンの発散を測定する。
モデルスカラー化にFDTM(First Divergent Token Metric)を用いることで、すべての注目コンポーネントの25%がLlama-2モデルファミリで90%を超え、SOTAのパフォーマンスを維持していることが明らかになった。
量子化では、FDTMは、パラメータの80%以上が特別な外れ値の管理なしに、int8にナビゲート変換可能であることを示唆している。
これらの評価は、パラメータを個別に適切な圧縮を選択する必要があること、FDTMがそれらを識別できること、そして標準メトリクスが劣化した結果であることを示している。
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