Fugu-MT 論文翻訳(概要): Why Lift so Heavy? Slimming Large Language Models by Cutting Off the Layers

論文の概要: Why Lift so Heavy? Slimming Large Language Models by Cutting Off the Layers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11700v1
Date: Sun, 18 Feb 2024 20:47:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-20 19:46:15.448163
Title: Why Lift so Heavy? Slimming Large Language Models by Cutting Off the Layers
Title（参考訳）: なぜそんなに重いの? 層を切り離して大きな言語モデルをスリム化する
Authors: Shuzhou Yuan, Ercong Nie, Bolei Ma, Michael F\"arber
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクに対処する際、優れた能力を持っている。これらのモデルの厳密なサイズは、ストレージ、トレーニング、推論において、層積み重ねによる数十億のパラメータを含むため、課題を生じさせる。レイヤが少なくても、LLMは、特にテキスト分類タスクのプロンプトベースの微調整において、類似またはより良いパフォーマンスレベルを維持していることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1165011830664673
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) possess outstanding capabilities in addressing various natural language processing (NLP) tasks. However, the sheer size of these models poses challenges in terms of storage, training and inference due to the inclusion of billions of parameters through layer stacking. While traditional approaches such as model pruning or distillation offer ways for reducing model size, they often come at the expense of performance retention. In our investigation, we systematically explore the approach of reducing the number of layers in LLMs. Surprisingly, we observe that even with fewer layers, LLMs maintain similar or better performance levels, particularly in prompt-based fine-tuning for text classification tasks. Remarkably, in certain cases, models with a single layer outperform their fully layered counterparts. These findings offer valuable insights for future work aimed at mitigating the size constraints of LLMs while preserving their performance, thereby opening avenues for significantly more efficient use of LLMs.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクに対処する際、優れた能力を持っている。しかし、これらのモデルの大きさは、層積み重ねによる数十億のパラメータを含むため、ストレージ、トレーニング、推論の点で問題となる。モデルプルーニングや蒸留のような伝統的なアプローチは、モデルサイズを減らす方法を提供しているが、しばしば性能維持の犠牲になる。本研究では,llmにおけるレイヤ数を削減する手法を体系的に検討する。驚くことに、少ないレイヤでもllmは、特にテキスト分類タスクのプロンプトベースの微調整において、同様の、あるいはより優れたパフォーマンスレベルを維持している。注目すべきは、あるケースでは、単一の層を持つモデルは、完全に層化されたモデルよりも優れています。これらの知見は, LLMのサイズ制約を緩和し, 性能を保ちながら, LLMを効果的に活用するための道を開くことを目的とした今後の研究に有用である。

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