Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tiny Models are the Computational Saver for Large Models

論文の概要: Tiny Models are the Computational Saver for Large Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17726v3
Date: Wed, 17 Jul 2024 00:12:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-18 22:29:24.666040
Title: Tiny Models are the Computational Saver for Large Models
Title（参考訳）: Tiny Modelsは大規模モデルの計算救世主である
Authors: Qingyuan Wang, Barry Cardiff, Antoine Frappé, Benoit Larras, Deepu John,
Abstract要約: 本稿では,TinySaverについて紹介する。TinySaverは,大規模モデルを適応的に置き換えるために小さなモデルを用いる,早期に出現する動的モデル圧縮手法である。この手法をImageNet-1k分類で評価した結果,最大90%の演算数を削減できる可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8350044465969415
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces TinySaver, an early-exit-like dynamic model compression approach which employs tiny models to substitute large models adaptively. Distinct from traditional compression techniques, dynamic methods like TinySaver can leverage the difficulty differences to allow certain inputs to complete their inference processes early, thereby conserving computational resources. Most existing early exit designs are implemented by attaching additional network branches to the model's backbone. Our study, however, reveals that completely independent tiny models can replace a substantial portion of the larger models' job with minimal impact on performance. Employing them as the first exit can remarkably enhance computational efficiency. By searching and employing the most appropriate tiny model as the computational saver for a given large model, the proposed approaches work as a novel and generic method to model compression. This finding will help the research community in exploring new compression methods to address the escalating computational demands posed by rapidly evolving AI models. Our evaluation of this approach in ImageNet-1k classification demonstrates its potential to reduce the number of compute operations by up to 90\%, with only negligible losses in performance, across various modern vision models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,TinySaverについて紹介する。TinySaverは,大規模モデルを適応的に置き換えるために小さなモデルを用いる,早期に出現する動的モデル圧縮手法である。従来の圧縮手法とは違い、TinySaverのような動的手法は困難さの差を利用して、特定の入力が推論プロセスを早期に完了させ、計算資源を保存することができる。既存のアーリーエグジット設計のほとんどは、モデルのバックボーンに追加のネットワークブランチをアタッチすることで実装されている。しかし、我々の研究では、完全に独立した小さなモデルによって、より大きなモデルの仕事のかなりの部分を、パフォーマンスに最小限の影響で置き換えることができることが判明した。それらを第1出口として使用すると、計算効率が著しく向上する。与えられた大モデルに対する計算保存器として最も適切な小型モデルを探索し,活用することにより,提案手法は,圧縮をモデル化するための新規で汎用的な手法として機能する。この発見は、急速に進化するAIモデルによって引き起こされる計算要求のエスカレートに対処する新しい圧縮方法を模索する研究コミュニティに役立つだろう。この手法をImageNet-1k分類で評価したところ、現代の視覚モデルにおいて、計算処理の回数を最大90%削減できる可能性が示唆された。

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