論文の概要: DiJiang: Efficient Large Language Models through Compact Kernelization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19928v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 02:32:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 16:44:26.673847
• Title: DiJiang: Efficient Large Language Models through Compact Kernelization
• Title（参考訳）: DiJiang: コンパクトカーネル化による効率的な大規模言語モデル
• Authors: Hanting Chen, Zhicheng Liu, Xutao Wang, Yuchuan Tian, Yunhe Wang,
• Abstract要約: 本稿では、事前学習したバニラ変換器を、トレーニングコストの少ない線形複雑化モデルに変換するための新しい周波数領域カーネル化手法を提案する。 実験により,提案手法は元のTransformerに匹敵する性能を示したが,トレーニングコストを大幅に削減し,推論速度を大幅に高速化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.24187657746638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In an effort to reduce the computational load of Transformers, research on linear attention has gained significant momentum. However, the improvement strategies for attention mechanisms typically necessitate extensive retraining, which is impractical for large language models with a vast array of parameters. In this paper, we present DiJiang, a novel Frequency Domain Kernelization approach that enables the transformation of a pre-trained vanilla Transformer into a linear complexity model with little training costs. By employing a weighted Quasi-Monte Carlo method for sampling, the proposed approach theoretically offers superior approximation efficiency. To further reduce the training computational complexity, our kernelization is based on Discrete Cosine Transform (DCT) operations. Extensive experiments demonstrate that the proposed method achieves comparable performance to the original Transformer, but with significantly reduced training costs and much faster inference speeds. Our DiJiang-7B achieves comparable performance with LLaMA2-7B on various benchmark while requires only about 1/50 training cost. Code is available at https://github.com/YuchuanTian/DiJiang.
• Abstract（参考訳）: 変圧器の計算負荷を削減するため、線形注意の研究は大きな勢いを増した。 しかし、注意機構の改善戦略は、多くのパラメータを持つ大規模言語モデルでは実行不可能な大規模な再訓練を必要とするのが一般的である。 本稿では、事前学習したバニラトランスの線形複雑性モデルへの変換を可能にする新しい周波数領域カーネル化手法であるDiJiangを提案する。 重み付けされた準モンテカルロ法をサンプリングに利用することにより、理論的には近似効率が優れている。 トレーニング計算の複雑さをさらに軽減するために、我々のカーネル化は離散コサイン変換(DCT)演算に基づいている。 大規模な実験により,提案手法は元のTransformerに匹敵する性能を示したが,トレーニングコストは大幅に削減され,推論速度は大幅に向上した。 我々のDiJiang-7Bは、様々なベンチマークでLLaMA2-7Bと同等のパフォーマンスを達成していますが、トレーニングコストは1/50程度です。 コードはhttps://github.com/YuchuanTian/DiJiang.comで入手できる。

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