論文の概要: The Ups and Downs of Large Language Model Inference with Vocabulary Trimming by Language Heuristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09709v2
• Date: Sun, 28 Apr 2024 23:43:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 00:25:09.565643
• Title: The Ups and Downs of Large Language Model Inference with Vocabulary Trimming by Language Heuristics
• Title（参考訳）: 語彙トリミングによる大言語モデル推論の言語ヒューリスティックスによるアップアンドダウン
• Authors: Nikolay Bogoychev, Pinzhen Chen, Barry Haddow, Alexandra Birch,
• Abstract要約: 本研究は,興味のある言語への埋め込みエントリを制限し,時間と記憶効率を高めることによる語彙トリミング(VT)について検討する。 Unicodeベースのスクリプトフィルタリングとコーパスベースの選択という2つの言語を異なる言語ファミリやサイズに適用する。 その結果、VTは小型モデルのメモリ使用量を50%近く削減し、生成速度が25%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.99898531299148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deploying large language models (LLMs) encounters challenges due to intensive computational and memory requirements. Our research examines vocabulary trimming (VT) inspired by restricting embedding entries to the language of interest to bolster time and memory efficiency. While such modifications have been proven effective in tasks like machine translation, tailoring them to LLMs demands specific modifications given the diverse nature of LLM applications. We apply two language heuristics to trim the full vocabulary - Unicode-based script filtering and corpus-based selection - to different LLM families and sizes. The methods are straightforward, interpretable, and easy to implement. It is found that VT reduces the memory usage of small models by nearly 50% and has an upper bound of 25% improvement in generation speed. Yet, we reveal the limitations of these methods in that they do not perform consistently well for each language with diminishing returns in larger models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のデプロイは、計算とメモリの集中的な要求による課題に直面する。 本研究は, 語彙トリミング(VT)について, 興味のある言語への埋め込みを制限し, 時間と記憶効率を向上することから着想を得たものである。 このような変更は機械翻訳のようなタスクで有効であることが証明されているが、LLMの多様な性質を考慮すると、それらをLLMに適合させるには特定の修正が必要である。 Unicodeベースのスクリプトフィルタリングとコーパスベースの選択という2つの言語ヒューリスティックを異なるLLMファミリーやサイズに適用する。 メソッドは単純で、解釈可能で、実装も簡単です。 その結果、VTは小型モデルのメモリ使用量を50%近く削減し、生成速度が25%向上した。 しかし、これらの手法の限界は、より大規模なモデルではリターンが減少し、各言語で一貫してうまく機能しないということを明らかにする。

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