論文の概要: COPAL: Continual Pruning in Large Language Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02347v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 18:06:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 04:38:09.419080
• Title: COPAL: Continual Pruning in Large Language Generative Models
• Title（参考訳）: COPAL: 大規模言語生成モデルにおける連続的なプルーニング
• Authors: Srikanth Malla, Joon Hee Choi, Chiho Choi,
• Abstract要約: COPALは、連続的なモデル適応設定の下で、大規模言語生成モデルを解析するために開発されたアルゴリズムである。 LLMの様々なサイズに対する実験的な評価は,COPALがベースラインモデルより優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.747878534962663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Adapting pre-trained large language models to different domains in natural language processing requires two key considerations: high computational demands and model's inability to continual adaptation. To simultaneously address both issues, this paper presents COPAL (COntinual Pruning in Adaptive Language settings), an algorithm developed for pruning large language generative models under a continual model adaptation setting. While avoiding resource-heavy finetuning or retraining, our pruning process is guided by the proposed sensitivity analysis. The sensitivity effectively measures model's ability to withstand perturbations introduced by the new dataset and finds model's weights that are relevant for all encountered datasets. As a result, COPAL allows seamless model adaptation to new domains while enhancing the resource efficiency. Our empirical evaluation on a various size of LLMs show that COPAL outperforms baseline models, demonstrating its efficacy in efficiency and adaptability.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理において、訓練済みの大規模言語モデルを異なる領域に適応させるには、高い計算要求と連続的な適応ができないモデルの2つの重要な考慮が必要である。 両課題を同時に解決するために,大規模言語生成モデルを連続モデル適応条件下で解析するために開発されたCOPAL(Continual Pruning in Adaptive Language settings)を提案する。 資源量の多い微調整や再訓練を回避しながら,提案した感度解析によって刈り取りプロセスが導かれる。 この感度は、新しいデータセットによって導入された摂動に耐えるモデルの能力を効果的に測定し、遭遇したすべてのデータセットに関連するモデルの重みを見つける。 その結果、COPALはリソース効率を高めつつ、新しいドメインへのシームレスなモデル適応を可能にする。 LLMの様々なサイズに関する実証実験により,COPALはベースラインモデルより優れ,効率と適応性において有効であることが示された。

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