論文の概要: Fluctuation-based Adaptive Structured Pruning for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11983v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 09:23:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-20 16:12:42.019781
• Title: Fluctuation-based Adaptive Structured Pruning for Large Language Models
• Title（参考訳）: ゆらぎに基づく大規模言語モデルのための適応的pruning
• Authors: Yongqi An, Xu Zhao, Tao Yu, Ming Tang, Jinqiao Wang
• Abstract要約: FLAP(FLuctuation-based Adaptive Structured Pruning)は、大規模言語モデルのためのトレーニング不要な構造化プルーニングフレームワークである。 ストレージを効果的に削減し、推論速度を向上することで、ハードウェアに優しい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.217363567065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Network Pruning is a promising way to address the huge computing resource demands of the deployment and inference of Large Language Models (LLMs). Retraining-free is important for LLMs' pruning methods. However, almost all of the existing retraining-free pruning approaches for LLMs focus on unstructured pruning, which requires specific hardware support for acceleration. In this paper, we propose a novel retraining-free structured pruning framework for LLMs, named FLAP (FLuctuation-based Adaptive Structured Pruning). It is hardware-friendly by effectively reducing storage and enhancing inference speed. For effective structured pruning of LLMs, we highlight three critical elements that demand the utmost attention: formulating structured importance metrics, adaptively searching the global compressed model, and implementing compensation mechanisms to mitigate performance loss. First, FLAP determines whether the output feature map is easily recoverable when a column of weight is removed, based on the fluctuation pruning metric. Then it standardizes the importance scores to adaptively determine the global compressed model structure. At last, FLAP adds additional bias terms to recover the output feature maps using the baseline values. We thoroughly evaluate our approach on a variety of language benchmarks. Without any retraining, our method significantly outperforms the state-of-the-art methods, including LLM-Pruner and the extension of Wanda in structured pruning. The code is released at https://github.com/CASIA-IVA-Lab/FLAP.
• Abstract（参考訳）: Network Pruningは、LLM(Large Language Models)のデプロイメントと推論における巨大なコンピューティングリソース要求に対処する、有望な方法である。 LLMの刈り取りにはリトレーニングフリーが重要である。 しかし、LLMの既存のリトレーニングフリープルーニングアプローチのほとんどは、アクセラレーションのためのハードウェアサポートを必要とする非構造化プルーニングに焦点を当てている。 本稿では, FLAP (FLuctuation-based Adaptive Structured Pruning) という, LLM のための新しい学習不要な構造化プルーニングフレームワークを提案する。 ストレージを効果的に削減し、推論速度を向上することで、ハードウェアに優しい。 llmの効果的な構造的プルーニングには,構造化重要度メトリクスの定式化,グローバル圧縮モデルの適応的探索,パフォーマンス損失を軽減するための補償機構の実装という,最も注意を要する3つの重要な要素が強調される。 まず、フラップは、ゆらぎプルーニング計量に基づいて、重みの列が取り除かれたときに出力特徴マップが容易に回復できるかどうかを判定する。 そして、重要度スコアを標準化し、グローバル圧縮モデル構造を適応的に決定する。 最後に、FLAPはベースライン値を使用して出力特徴写像を復元するためのバイアス項を追加する。 さまざまな言語ベンチマークに対するアプローチを徹底的に評価する。 LLM-Pruner や Wanda の拡張など,構造化プルーニングにおける最先端の手法よりも優れています。 コードはhttps://github.com/CASIA-IVA-Lab/FLAPで公開されている。

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