論文の概要: The LLM Surgeon

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17244v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 20:21:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 19:17:37.231106
• Title: The LLM Surgeon
• Title（参考訳）: LLMサージオン
• 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）: 33.90611088414982
• 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）: 現状の言語モデルは、利用可能なテキストデータの大規模なコーパス上で最高のパフォーマンスを達成するために、ますます大きくなってきている。 しかし、Transformerアーキテクチャのかなりのサイズは、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を困難にしている。 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。 そこで我々は Kronecker による目標損失景観の曲率近似を大規模言語モデルに拡張する。 そうすることで、取り除くことができる構造の動的割り当てと、取り除くための残りの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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