Fugu-MT 論文翻訳(概要): Radial Networks: Dynamic Layer Routing for High-Performance Large Language Models

論文の概要: Radial Networks: Dynamic Layer Routing for High-Performance Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04900v1
Date: Sun, 7 Apr 2024 09:52:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-09 19:01:21.931289
Title: Radial Networks: Dynamic Layer Routing for High-Performance Large Language Models
Title（参考訳）: Radial Networks: 高性能大言語モデルのための動的レイヤルーティング
Authors: Jordan Dotzel, Yash Akhauri, Ahmed S. AbouElhamayed, Carly Jiang, Mohamed Abdelfattah, Zhiru Zhang,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば厳しいメモリ、レイテンシ、電力需要に悩まされる。インプット・バイ・インプット・ベースで計算を削減できる様々なダイナミック・スパシティーが提案されている。トレーニングされたルータモジュールによってガイドされる層間のトークンレベルのルーティングを行うRadar Networksを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.637088945386227
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large language models (LLMs) often struggle with strict memory, latency, and power demands. To meet these demands, various forms of dynamic sparsity have been proposed that reduce compute on an input-by-input basis. These methods improve over static methods by exploiting the variance across individual inputs, which has steadily grown with the exponential increase in training data. Yet, the increasing depth within modern models, currently with hundreds of layers, has opened opportunities for dynamic layer sparsity, which skips the computation for entire layers. In this work, we explore the practicality of layer sparsity by profiling residual connections and establish the relationship between model depth and layer sparsity. For example, the residual blocks in the OPT-66B model have a median contribution of 5% to its output. We then take advantage of this dynamic sparsity and propose Radial Networks, which perform token-level routing between layers guided by a trained router module. These networks can be used in a post-training distillation from sequential networks or trained from scratch to co-learn the router and layer weights. They enable scaling to larger model sizes by decoupling the number of layers from the dynamic depth of the network, and their design allows for layer reuse. By varying the compute token by token, they reduce the overall resources needed for generating entire sequences. Overall, this leads to larger capacity networks with significantly lower compute and serving costs for large language models.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、しばしば厳しいメモリ、レイテンシ、電力需要に悩まされる。これらの要求を満たすため、インプット・バイ・インプット・ベースでの計算を削減できる様々なダイナミック・スパシティーが提案されている。これらの手法は、トレーニングデータの指数的な増加とともに着実に成長している個々の入力間のばらつきを利用して、静的な手法よりも改善されている。しかし、現在の数百のレイヤを持つモダンモデルにおける深度の増加は、動的レイヤのスパーシリティの機会を開放し、レイヤ全体の計算を省略している。本研究では,残差接続をプロファイリングし,モデル深さと層間隔の関係を確立することによって,層間隔の実用性を検討する。例えば、OPT-66Bモデルの残留ブロックは、その出力に対して5%の中央値の寄与がある。次に、この動的疎度を利用して、トレーニングされたルータモジュールによってガイドされる層間のトークンレベルのルーティングを実行するRadar Networksを提案する。これらのネットワークは、シーケンシャルネットワークからの訓練後の蒸留や、ルータと層重みを共に学習するためのスクラッチから訓練に使用することができる。ネットワークのダイナミックな深さからレイヤ数を分離することで、より大きなモデルサイズへのスケーリングを可能にし、それらの設計はレイヤの再利用を可能にします。トークンごとに計算トークンを変更すれば、シーケンス全体を生成するのに必要なリソース全体の削減が可能になる。全体として、これは大きな言語モデルの計算コストとサービスコストを大幅に削減する、より大きなキャパシティネットワークにつながる。

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