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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17887v2
• Date: Mon, 03 Mar 2025 17:02:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:12:26.976175
• 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: 一般的な質問応答ベンチマークでは, あるレイヤを削除してもモデル性能には影響しないことがわかった。 驚くべきことに、この方法では、少数の層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:
• Abstract: How is knowledge stored in an LLM's weights? We study this via layer pruning: if removing a certain layer does not affect model performance in common question-answering benchmarks, then the weights in that layer are not necessary for storing the knowledge needed to answer those questions. To find these unnecessary parameters, 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. Surprisingly, with this method we find minimal degradation of performance until after a large fraction (up to half) of the layers are removed for some common open-weight models. 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. For our study, 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 40GB A100 GPU.
• Abstract（参考訳）: LLMの重みの知識はどのように保存されるか? 特定のレイヤの削除が一般的な質問応答ベンチマークのモデル性能に影響しない場合、そのレイヤの重み付けは、これらの質問に答えるために必要な知識を保存するのに必要ではない。 これらの不必要なパラメータを見つけるために、層間の類似性を考慮し、最適な層ブロックを特定し、損傷を「癒す」ために、少量の微調整を行う。 驚くべきことに、この方法では、いくつかの一般的なオープンウェイトモデルに対して、レイヤーのかなりの部分(最大半分)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つかる。 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。 本研究では,パラメータ効率の最適化(PEFT)手法,特に量子化と低ランク適応器(QLoRA)を用いて,各実験を単一の40GB A100 GPU上で行うことができる。

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