論文の概要: Parameter-Efficient Sparsity Crafting from Dense to Mixture-of-Experts for Instruction Tuning on General Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02731v2
• Date: Mon, 8 Jan 2024 12:51:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 11:30:07.457018
• Title: Parameter-Efficient Sparsity Crafting from Dense to Mixture-of-Experts for Instruction Tuning on General Tasks
• Title（参考訳）: 一般的なタスクにおける命令チューニングのためのパラメータ効率の高いスパルシティ製作法
• Authors: Haoyuan Wu, Haisheng Zheng, Bei Yu
• Abstract要約: 紹介する。 -高密度モデルからスパースモデルへの移行を効率よく行うPESC(Efficient Sparsity Crafting)。 PESCは、アダプタをスパースモデルのMoE層に統合し、これらの層内の個々の重みを変更することなく専門家を差別化する。 我々のスパースモデルであるCamelidaeは、他のすべてのオープンソーススパースモデルより優れており、GPT3.5と比較して優れた汎用能力を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.382031560149963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated considerable proficiency in general natural language processing (NLP) tasks. Instruction tuning, a successful paradigm, enhances the ability of LLMs to follow natural language instructions and exhibit robust generalization across a wide range of tasks. However, these models often encounter performance limitations across multiple tasks due to constrained model capacity. Expanding this capacity during the instruction tuning phase poses significant challenges. To address this issue, we introduce a novel approach, Parameter-Efficient Sparsity Crafting (PESC), which transitions dense models to sparse models using a Mixture of Experts (MoE) architecture. PESC integrates adapters into the MoE layers of sparse models, differentiating experts without altering the individual weights within these layers. This method significantly reduces computational costs and GPU memory requirements, facilitating model capacity expansion through a minimal increase in parameters via the inserted adapters. Our empirical evaluation demonstrates the effectiveness of the PESC method. Using PESC during instruction tuning, our sparse models, dubbed Camelidae outperform all other opensource sparse models and exhibit superior general capabilities compared to GPT3.5.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)のタスクにおいて、かなり熟練している。 成功しているパラダイムであるインストラクションチューニングは、LLMが自然言語命令に従う能力を高め、幅広いタスクにまたがる堅牢な一般化を示す。 しかしながら、モデルキャパシティの制約により、これらのモデルは複数のタスクにまたがるパフォーマンスの制限に直面することが多い。 命令チューニングフェーズでこの能力を拡張することは、大きな課題となる。 この問題に対処するために,パラメータ効率のよいスパシティ・クラフト (PESC) という新しい手法を導入し,Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャを用いて高密度モデルからスパースモデルへ変換する。 PESCはアダプタをスパースモデルのMoE層に統合し、これらの層内の個々の重みを変更することなく専門家を差別化する。 この方法は計算コストとGPUメモリの要求を大幅に削減し、挿入アダプタによるパラメータの最小増加によるモデルの容量拡張を容易にする。 実験によりPESC法の有効性が示された。 インストラクションチューニングにおいてPESCを用いて,Camelidaeと称されるスパースモデルは,他のすべてのオープンソーススパースモデルより優れ,GPT3.5と比較して優れた汎用性を示す。

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