論文の概要: The Cost of Compression: Investigating the Impact of Compression on Parametric Knowledge in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00960v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 22:27:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 20:05:27.707475
• Title: The Cost of Compression: Investigating the Impact of Compression on Parametric Knowledge in Language Models
• Title（参考訳）: 圧縮のコスト--言語モデルにおけるパラメトリック知識に対する圧縮の影響を探る
• Authors: Satya Sai Srinath Namburi, Makesh Sreedhar, Srinath Srinivasan, Frederic Sala
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、より高速な推論、メモリフットプリントの縮小、ローカルデプロイメントを可能にする。 2つの標準的な圧縮手法はプルーニングと量子化であり、前者はモデル層における冗長な接続を排除し、後者はより少ないビットでモデルパラメータを表現する。 LLM圧縮に関する既存の研究は、主にパープレキシティやダウンストリームタスクの精度といった一般的な指標のパフォーマンスに焦点を当てている。 パラメトリックな知識を測定するような、よりきめ細かいメトリクスは、いまだにかなり過小評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.156816338995503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compressing large language models (LLMs), often consisting of billions of parameters, provides faster inference, smaller memory footprints, and enables local deployment. Two standard compression techniques are pruning and quantization, with the former eliminating redundant connections in model layers and the latter representing model parameters with fewer bits. The key tradeoff is between the degree of compression and the impact on the quality of the compressed model. Existing research on LLM compression primarily focuses on performance in terms of general metrics like perplexity or downstream task accuracy. More fine-grained metrics, such as those measuring parametric knowledge, remain significantly underexplored. To help bridge this gap, we present a comprehensive analysis across multiple model families (ENCODER, ENCODER-DECODER, and DECODER) using the LAMA and LM-HARNESS benchmarks in order to systematically quantify the effect of commonly employed compression techniques on model performance. A particular focus is on tradeoffs involving parametric knowledge, with the goal of providing practitioners with practical insights to help make informed decisions on compression. We release our codebase1 to enable further research.
• Abstract（参考訳）: 数十億のパラメータからなる大規模な言語モデル(LLM)圧縮は、高速な推論、メモリフットプリントの縮小、ローカルデプロイメントを可能にする。 2つの標準的な圧縮手法はプルーニングと量子化であり、前者はモデル層における冗長な接続を排除し、後者はより少ないビットでモデルパラメータを表現する。 重要なトレードオフは、圧縮の程度と圧縮されたモデルの品質への影響の間にある。 LLM圧縮に関する既存の研究は、主にパープレキシティやダウンストリームタスクの精度といった一般的な指標のパフォーマンスに焦点を当てている。 パラメトリックな知識を計測するなど、よりきめ細かいメトリクスは、未熟なままである。 このギャップを埋めるために、LAMAおよびLM-HARNESSベンチマークを用いて複数のモデルファミリ(ENCODER, ENCODER-DECODER, DECODER)を包括的に解析し、一般的な圧縮技術がモデル性能に与える影響を体系的に定量化する。 特に焦点はパラメトリックな知識を伴うトレードオフであり、圧縮に関するインフォームドな意思決定を支援する実用的な洞察を実践者に提供することを目的としている。 さらなる研究を可能にするために、コードベース1をリリースします。

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