論文の概要: CompactifAI: Extreme Compression of Large Language Models using Quantum-Inspired Tensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14109v2
• Date: Mon, 13 May 2024 10:48:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 00:33:27.681265
• Title: CompactifAI: Extreme Compression of Large Language Models using Quantum-Inspired Tensor Networks
• Title（参考訳）: CompactifAI:量子インスパイアされたテンソルネットワークを用いた大規模言語モデルの極端圧縮
• Authors: Andrei Tomut, Saeed S. Jahromi, Abhijoy Sarkar, Uygar Kurt, Sukhbinder Singh, Faysal Ishtiaq, Cesar Muñoz, Prabdeep Singh Bajaj, Ali Elborady, Gianni del Bimbo, Mehrazin Alizadeh, David Montero, Pablo Martin-Ramiro, Muhammad Ibrahim, Oussama Tahiri Alaoui, John Malcolm, Samuel Mugel, Roman Orus,
• Abstract要約: 本稿では、量子インスパイアされたネットワークを用いた革新的な圧縮手法であるCompactifAIを紹介する。 我々の手法は万能であり、他の圧縮技術で実装することができる。 ベンチマークとして、CompactifAIと量子化の組み合わせにより、LlaMA 7Bの93%のメモリサイズを削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5199992713356987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and LlaMA are advancing rapidly in generative Artificial Intelligence (AI), but their immense size poses significant challenges, such as huge training and inference costs, substantial energy demands, and limitations for on-site deployment. Traditional compression methods such as pruning, distillation, and low-rank approximation focus on reducing the effective number of neurons in the network, while quantization focuses on reducing the numerical precision of individual weights to reduce the model size while keeping the number of neurons fixed. While these compression methods have been relatively successful in practice, there is no compelling reason to believe that truncating the number of neurons is an optimal strategy. In this context, this paper introduces CompactifAI, an innovative LLM compression approach using quantum-inspired Tensor Networks that focuses on the model's correlation space instead, allowing for a more controlled, refined and interpretable model compression. Our method is versatile and can be implemented with - or on top of - other compression techniques. As a benchmark, we demonstrate that a combination of CompactifAI with quantization allows to reduce a 93% the memory size of LlaMA 7B, reducing also 70% the number of parameters, accelerating 50% the training and 25% the inference times of the model, and just with a small accuracy drop of 2% - 3%, going much beyond of what is achievable today by other compression techniques. Our methods also allow to perform a refined layer sensitivity profiling, showing that deeper layers tend to be more suitable for tensor network compression, which is compatible with recent observations on the ineffectiveness of those layers for LLM performance. Our results imply that standard LLMs are, in fact, heavily overparametrized, and do not need to be large at all.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTやLlaMAのような大規模言語モデル(LLM)は、生成的人工知能(AI)において急速に進歩している。 プルーニング、蒸留、低ランク近似といった従来の圧縮手法は、ネットワーク内のニューロンの有効数を減らし、量子化は個々の重みの数値的精度を減らし、ニューロンの固定数を抑えながらモデルサイズを減らすことに重点を置いている。 これらの圧縮法は実際は比較的成功したが、ニューロンの数を減らすことが最適な戦略であると考えるのは説得力のある理由ではない。 本稿では、量子インスパイアされたテンソルネットワークを用いた革新的なLCM圧縮手法であるCompactifAIを紹介し、モデルの相関空間に着目し、より制御され、洗練され、解釈可能なモデル圧縮を実現する。 我々の手法は万能であり、他の圧縮技術で実装することができる。 ベンチマークでは、量子化とCompactifAIの組み合わせによって、LlaMA 7Bのメモリサイズの93%を削減し、パラメータの70%を削減し、トレーニングの50%と推論時間の25%を加速し、精度が2%から3%の小さな低下で、今日の他の圧縮技術によって達成可能なものよりもはるかに上回っていることを示す。 また, より深い層がテンソルネットワーク圧縮に適する傾向を示し, それらの層がLLM性能に非効率であることを示す。 我々の結果は、標準LLMは実際には過度に過度にパラメータ化されており、大きすぎる必要はないことを示唆している。

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