論文の概要: Not All Experts are Equal: Efficient Expert Pruning and Skipping for Mixture-of-Experts Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14800v2
• Date: Thu, 30 May 2024 16:24:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 20:54:36.767751
• Title: Not All Experts are Equal: Efficient Expert Pruning and Skipping for Mixture-of-Experts Large Language Models
• Title（参考訳）: すべてのエキスパートが平等であるとは限らない: エキスパートの効率的なプルーニングとスキャッピング
• Authors: Xudong Lu, Qi Liu, Yuhui Xu, Aojun Zhou, Siyuan Huang, Bo Zhang, Junchi Yan, Hongsheng Li,
• Abstract要約: MoE LLMはより少ないパラメータで高いパフォーマンスを実現することができるが、パラメータサイズが大きいためデプロイは困難である。 本稿では主に,プラグ・アンド・プレイ・エキスパートレベルのスペーシフィケーション技術を導入することで,MoE LLMの展開効率を向上させることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.14693869269519
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A pivotal advancement in the progress of large language models (LLMs) is the emergence of the Mixture-of-Experts (MoE) LLMs. Compared to traditional LLMs, MoE LLMs can achieve higher performance with fewer parameters, but it is still hard to deploy them due to their immense parameter sizes. Different from previous weight pruning methods that rely on specifically designed hardware, this paper mainly aims to enhance the deployment efficiency of MoE LLMs by introducing plug-and-play expert-level sparsification techniques. Specifically, we propose, for the first time to our best knowledge, post-training approaches for task-agnostic and task-specific expert pruning and skipping of MoE LLMs, tailored to improve deployment efficiency while maintaining model performance across a wide range of tasks. Extensive experiments show that our proposed methods can simultaneously reduce model sizes and increase the inference speed, while maintaining satisfactory performance. Data and code will be available at https://github.com/Lucky-Lance/Expert_Sparsity.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) の進展における重要な進展は、Mixture-of-Experts (MoE) LLM の出現である。 従来のLLMと比較して、MoE LLMはより少ないパラメータで高い性能を達成できるが、パラメータサイズが大きいためデプロイは困難である。 本論文は,特定の設計ハードウェアに依存した従来の重み付け法とは違って,プラグ・アンド・プレイ・エキスパートレベルのスペーシフィケーション技術を導入することで,MoE LLMの展開効率の向上を主目的とする。 具体的には,タスク非依存およびタスク特化の専門家による,MoE LLMのプルーニングとスキップのための学習後アプローチを,我々の最も優れた知識に対して初めて提案する。 実験の結果,提案手法はモデルサイズを同時に削減し,推論速度を向上し,良好な性能を保ちながら実現可能であることがわかった。 データとコードはhttps://github.com/Lucky-Lance/Expert_Sparsity.comで入手できる。

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