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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