論文の概要: The LLM Surgeon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17244v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 18:59:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 14:34:28.474191
• Title: The LLM Surgeon
• Title（参考訳）: llm外科医は
• Authors: Tycho F.A. van der Ouderaa, Markus Nagel, Mart van Baalen, Yuki M. Asano, Tijmen Blankevoort
• Abstract要約: 我々は、スクラッチから小さなモデルをトレーニングする代替手段として、既存の事前訓練モデルのデータ駆動圧縮について検討する。 我々は、非構造的、半構造的、構造的プルーニングのための一般的なフレームワークを提供し、重み間の相関性を高めるために、重み更新を改善する。 提案手法では,OPTモデルとLlamav2-7Bの行と列を20%～30%削減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.37603388178434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-of-the-art language models are becoming increasingly large in an effort to achieve the highest performance on large corpora of available textual data. However, the sheer size of the Transformer architectures makes it difficult to deploy models within computational, environmental or device-specific constraints. We explore data-driven compression of existing pretrained models as an alternative to training smaller models from scratch. To do so, we scale Kronecker-factored curvature approximations of the target loss landscape to large language models. In doing so, we can compute both the dynamic allocation of structures that can be removed as well as updates of remaining weights that account for the removal. We provide a general framework for unstructured, semi-structured and structured pruning and improve upon weight updates to capture more correlations between weights, while remaining computationally efficient. Experimentally, our method can prune rows and columns from a range of OPT models and Llamav2-7B by 20%-30%, with a negligible loss in performance, and achieve state-of-the-art results in unstructured and semi-structured pruning of large language models.
• Abstract（参考訳）: 利用可能な大量のテキストデータで最高のパフォーマンスを達成するために、最先端の言語モデルがますます大きくなってきている。 しかし、トランスフォーマーアーキテクチャのサイズが小さいため、計算、環境、デバイス固有の制約の中でモデルをデプロイすることは困難である。 既存の事前学習モデルのデータ駆動圧縮を,スクラッチからモデルをトレーニングする方法として検討する。 そのために,目標損失景観のkronecker-factored curvature approximationsを大規模言語モデルにスケールする。 そうすることで、削除可能な構造体の動的割り当てと、削除の原因となる余剰重みの更新の両方を計算できます。 我々は,非構造的,半構造的,構造的プルーニングのための一般的なフレームワークを提供し,重み間の相関性を高めつつ,計算効率を向上する。 実験により,OPTモデルとLlamav2-7Bから行や列を20%～30%の精度で抽出し,非構造化および半構造化された大規模言語モデルにおける最先端の結果を得ることができた。

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