論文の概要: The Unreasonable Ineffectiveness of the Deeper Layers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17887v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 17:20:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-27 14:18:09.968543
• Title: The Unreasonable Ineffectiveness of the Deeper Layers
• Title（参考訳）: 深層層の不合理性
• Authors: Andrey Gromov, Kushal Tirumala, Hassan Shapourian, Paolo Glorioso, Daniel A. Roberts,
• Abstract要約: 本研究では,オープンウェイトプレトレーニング LLM の一般家庭を対象とした簡易な階層分割戦略について検討する。 レイヤーの大部分が取り除かれるまで、パフォーマンスの最小限の劣化が見られます。 科学的見地からすると、これらのLCMの堅牢性からレイヤの削除は、現在の事前学習手法がネットワークの深い層におけるパラメータを適切に活用していない、あるいは浅い層が知識を保存する上で重要な役割を担っていることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.984361440126354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We empirically study a simple layer-pruning strategy for popular families of open-weight pretrained LLMs, finding minimal degradation of performance on different question-answering benchmarks until after a large fraction (up to half) of the layers are removed. To prune these models, we identify the optimal block of layers to prune by considering similarity across layers; then, to "heal" the damage, we perform a small amount of finetuning. In particular, we use parameter-efficient finetuning (PEFT) methods, specifically quantization and Low Rank Adapters (QLoRA), such that each of our experiments can be performed on a single A100 GPU. From a practical perspective, these results suggest that layer pruning methods can complement other PEFT strategies to further reduce computational resources of finetuning on the one hand, and can improve the memory and latency of inference on the other hand. From a scientific perspective, the robustness of these LLMs to the deletion of layers implies either that current pretraining methods are not properly leveraging the parameters in the deeper layers of the network or that the shallow layers play a critical role in storing knowledge.
• Abstract（参考訳）: オープンウェイトプレトレーニング済みLLMの一般家庭を対象とした単純なレイヤ分割戦略を実証的に検討し,各階層の多数(最大半分)を除去するまで,異なる質問応答ベンチマークの性能低下を最小限に抑える方法を検討した。 これらのモデルをプルークするには、層間の類似性を考慮し、最適な層ブロックをプルークし、損傷を「癒す」ために少量の微調整を行う。 特に,パラメータ係数ファインタニング(PEFT)法,特に量子化と低ランク適応器(QLoRA)を用いて,各実験を1つのA100 GPU上で行うことができる。 実践的な観点からは,レイヤプルーニング手法は他のPEFT戦略を補完し,一方の微調整の計算資源をさらに削減し,他方の推論のメモリと遅延を改善することを示唆している。 科学的見地からすると、これらのLCMの堅牢性からレイヤの削除は、現在の事前学習手法がネットワークの深い層におけるパラメータを適切に活用していない、あるいは浅い層が知識を保存する上で重要な役割を担っていることを示唆している。

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