論文の概要: Not All Layers of LLMs Are Necessary During Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02181v3
• Date: Tue, 9 Jul 2024 11:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 23:51:16.456874
• Title: Not All Layers of LLMs Are Necessary During Inference
• Title（参考訳）: LLMの全ての層は推論時に必要であるとは限らない
• Authors: Siqi Fan, Xin Jiang, Xiang Li, Xuying Meng, Peng Han, Shuo Shang, Aixin Sun, Yequan Wang, Zhongyuan Wang,
• Abstract要約: いくつかのタスクにおいて、Large Language Modelsはいくつかの中間層での最終的な出力に匹敵する結果が得られることを示す。 本稿では,入力インスタンスの推論処理を適応的に終了するアルゴリズムAdaInferを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.88671495401483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the large number of parameters, the inference phase of Large Language Models (LLMs) is resource-intensive. However, not all requests posed to LLMs are equally difficult to handle. Through analysis, we show that for some tasks, LLMs can achieve results comparable to the final output at some intermediate layers. That is, not all layers of LLMs are necessary during inference. If we can predict at which layer the inferred results match the final results (produced by evaluating all layers), we could significantly reduce the inference cost. To this end, we propose a simple yet effective algorithm named AdaInfer to adaptively terminate the inference process for an input instance. AdaInfer relies on easily obtainable statistical features and classic classifiers like SVM. Experiments on well-known LLMs like the Llama2 series and OPT, show that AdaInfer can achieve an average of 17.8% pruning ratio, and up to 43% on sentiment tasks, with nearly no performance drop (<1%). Because AdaInfer does not alter LLM parameters, the LLMs incorporated with AdaInfer maintain generalizability across tasks.
• Abstract（参考訳）: パラメータが多すぎるため、LLM(Large Language Models)の推論フェーズはリソース集約型である。 しかし、LLMに当てはまる全てのリクエストは、同じように扱うのが難しいわけではない。 解析により、LLMは中間層における最終的な出力に匹敵する結果が得られることを示す。 つまり、LLMのすべての層が推論時に必要であるとは限らない。 もしどの層で推論結果が最終結果と一致するかを予測できれば(すべての層の評価によって生成される)、推論コストを著しく削減できる。 そこで本研究では,AdaInferという単純なアルゴリズムを用いて,入力インスタンスの推論処理を適応的に終了する手法を提案する。 AdaInferは簡単に入手可能な統計機能とSVMのような古典的な分類器に依存している。 Llama2シリーズやOPTのような有名なLLMの実験では、AdaInferは平均17.8%のプルーニング比を達成でき、最大43%の感情タスクを達成でき、性能低下はほとんどない(1%)。 AdaInfer は LLM パラメータを変更しないため、AdaInfer に組み込まれた LLM はタスク間の一般化性を維持している。

関連論文リスト

• SkillAggregation: Reference-free LLM-Dependent Aggregation [14.46141987797362]
  大規模言語モデル(LLM)は、NLPタスクの評価にますます使用される。 最近の研究は、審査員が性能を向上させるために複数のLLMを使うことを示唆している。 この研究は、参照ラベルが使用できない複数のシステムからの予測を集約することに焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T07:13:47Z)
• AlphaPruning: Using Heavy-Tailed Self Regularization Theory for Improved Layer-wise Pruning of Large Language Models [94.82766517752418]
  そこで我々は,AlphaPruningを提案する。このAlphaPruningは,より理論的に原理化された方法で,水平方向の空間比を割り振る。 以上よりAlphaPruning prunes LLaMA-7B to 80% sparsity while maintain well perplexity, marking a first in the literature on LLMs。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T03:35:11Z)
• Skipping Computations in Multimodal LLMs [63.29737699997859]
  本研究では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)における推論時の冗長性について検討する。 ブロック全体,FFN,自己保持層をスキップするなど,計算をスキップするさまざまな手法を提案する。 本研究は,推定時に大量の計算を回避できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T09:21:45Z)
• Order Matters in Hallucination: Reasoning Order as Benchmark and Reflexive Prompting for Large-Language-Models [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、その誕生以来、様々な学術分野や産業分野にまたがって大きな注目を集めてきた。 LLMはしばしば「ハロシン化問題」に悩まされるが、出力は文法的にも論理的にも一貫性があり、事実の正確性に欠ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T14:34:32Z)
• SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning [70.21358720599821]
  大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。 学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。 ベンチマークの指標から,分類タスクに約15%,生成タスクに18%の絶対的な改善を報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T04:41:58Z)
• Query-OPT: Optimizing Inference of Large Language Models via Multi-Query Instructions in Meeting Summarization [7.674972936853123]
  我々は,同一の入力コンテキストに対するクエリを1つのプロンプトで組み合わせて,繰り返し呼び出しを最小限に抑える方法が,要約の達成に有効かどうかを検討する。 予測フォーマットでの応答生成における100%の信頼性は、通常、特定のクローズドソース LLM に制限される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T19:00:47Z)
• Are Large Language Models Temporally Grounded? [38.481606493496514]
  文章を記述したLarge Language Model (LLM) を提供する。 イベントの構造と持続時間に関する常識的な知識に関して、それらを調査する。 これらの能力を反映した3つの課題に対して,最先端のLCMを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T18:57:15Z)
• Dynamic Sparse No Training: Training-Free Fine-tuning for Sparse LLMs [67.38165028487242]
  そこで我々は,DSnoT(Dynamic Sparse No Training, 動的スパース・ノー・トレーニング)を導入した。 動的スパーストレーニングにインスパイアされたDSnoTは、密度とスパースLLM間の再構成誤差を最小限に抑える。 本稿は, LLMのスパースを, 効率的なトレーニング自由な方法で微調整し, 新たな会場をオープンして, LLMの空間性に大きな可能性を拡大する方法について, 新たな知見を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T07:38:52Z)
• Response Length Perception and Sequence Scheduling: An LLM-Empowered LLM Inference Pipeline [22.08897444328099]
  大規模言語モデル(LLM)はAIの分野に革命をもたらし、様々なタスクで前例のない能力を示している。 本稿では,LLMのパワーを利用する効率的なLLM推論パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T15:36:06Z)
• LLM-Pruner: On the Structural Pruning of Large Language Models [65.02607075556742]
  大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成において顕著な能力を示している。 タスク非依存であり、元のトレーニングデータセットへの依存を最小限に抑えるという2つの制約の範囲内でLLMの圧縮に取り組む。 LLM-Prunerという名前のこの手法は、非臨界結合構造を選択的に除去する構造プルーニングを採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T12:10:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。