論文の概要: SparseLLM: Towards Global Pruning for Pre-trained Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17946v3
• Date: Thu, 23 May 2024 20:19:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 20:56:39.365538
• Title: SparseLLM: Towards Global Pruning for Pre-trained Language Models
• Title（参考訳）: SparseLLM: 事前学習型言語モデルのグローバルプルーニングに向けて
• Authors: Guangji Bai, Yijiang Li, Chen Ling, Kibaek Kim, Liang Zhao,
• Abstract要約: 本研究では,グローバルプルーニングプロセスを再定義する新しいフレームワークであるSparseLLMを提案する。 SparseLLMのアプローチは、LLMをモジュラ関数の連鎖として概念化し、問題の分解に補助変数を利用する。 高いスパーシティ・レシエーションにおいて、特に顕著なパフォーマンス向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.057369029549534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The transformative impact of large language models (LLMs) like LLaMA and GPT on natural language processing is countered by their prohibitive computational demands. Pruning has emerged as a pivotal compression strategy, introducing sparsity to enhance both memory and computational efficiency. Yet, traditional global pruning is impractical for LLMs due to scalability issues, while local pruning, despite its efficiency, leads to suboptimal solutions. Addressing these challenges, we propose SparseLLM, a novel framework that redefines the global pruning process into manageable, coordinated subproblems, allowing for resource-efficient optimization with global optimality. SparseLLM's approach, which conceptualizes LLMs as a chain of modular functions and leverages auxiliary variables for problem decomposition, not only facilitates a pragmatic application on LLMs but also demonstrates significant performance improvements, particularly in high-sparsity regimes where it surpasses current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: LLaMAやGPTのような大規模言語モデル(LLM)が自然言語処理に与える影響は、その禁止的な計算要求に反する。 プルーニングは重要な圧縮戦略として現れ、メモリと計算効率の両方を向上させるために空間性を導入している。 しかし、従来のグローバルプルーニングはスケーラビリティの問題によりLLMにとって実用的ではないが、ローカルプルーニングは効率性に拘わらず、最適以下のソリューションにつながる。 これらの課題に対処するために、我々は、グローバルプルーニングプロセスを管理可能で調整可能なサブプロブレムに再定義する新しいフレームワークであるSparseLLMを提案する。 SparseLLMのアプローチは、LLMをモジュラー関数の連鎖として概念化し、問題の分解に補助変数を利用する。

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