論文の概要: ShortGPT: Layers in Large Language Models are More Redundant Than You Expect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03853v3
• Date: Fri, 11 Oct 2024 09:43:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:28:48.583661
• Title: ShortGPT: Layers in Large Language Models are More Redundant Than You Expect
• Title（参考訳）: ShortGPT: 大規模言語モデルのレイヤーは、予想以上に冗長である
• Authors: Xin Men, Mingyu Xu, Qingyu Zhang, Bingning Wang, Hongyu Lin, Yaojie Lu, Xianpei Han, Weipeng Chen,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)の多くの層は高い類似性を示し、いくつかの層はネットワーク機能において無視できる役割を担っている。 レイヤ除去という,冗長なレイヤを直接削除する,簡単なプルーニング手法を提案する。 実験により,我々はShortGPT(ショートGPT)と呼ぶ手法を,モデルプルーニングにおける従来のSOTA(State-of-the-art)手法よりも大幅に優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.148626520751385
• License:
• Abstract: As Large Language Models (LLMs) continue to advance in performance, their size has escalated significantly, with current LLMs containing billions or even trillions of parameters. However, in this study, we discovered that many layers of LLMs exhibit high similarity, and some layers play a negligible role in network functionality. Based on this observation, we define a metric called Block Influence (BI) to gauge the significance of each layer in LLMs. We then propose a straightforward pruning approach: layer removal, in which we directly delete the redundant layers in LLMs based on their BI scores. Experiments demonstrate that our method, which we call ShortGPT, significantly outperforms previous state-of-the-art (SOTA) methods in model pruning. Moreover, ShortGPT is orthogonal to quantization-like methods, enabling further reduction in parameters and computation. The ability to achieve better results through simple layer removal, as opposed to more complex pruning techniques, suggests a high degree of redundancy in the model architecture.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のパフォーマンスが向上するにつれて、そのサイズは大幅に拡大し、現在のLLMには数十億または数兆のパラメータが含まれている。 しかし,本研究では,LLMの多くの層が高い類似性を示し,ネットワーク機能においていくつかの層が無視できる役割を担っていることを発見した。 そこで本研究では,LLMにおける各層の重要性を評価するために,ブロック影響(BI)と呼ばれる指標を定義した。 そこで我々は, BIスコアに基づいて, LLMの冗長層を直接除去する, 簡単なプルーニング手法を提案する。 実験により,我々はShortGPT(ショートGPT)と呼ぶ手法を,モデルプルーニングにおける従来のSOTA(State-of-the-art)手法よりも大幅に優れていることを示した。 さらに、ShortGPTは量子化のような手法と直交しており、パラメータや計算のさらなる削減を可能にしている。 単純な層除去によってより良い結果を得る能力は、より複雑なプルーニング技術とは対照的に、モデルアーキテクチャにおける高い冗長性を示唆している。

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