論文の概要: Enabling High-Sparsity Foundational Llama Models with Efficient Pretraining and Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03594v1
• Date: Mon, 6 May 2024 16:03:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 13:17:09.971288
• Title: Enabling High-Sparsity Foundational Llama Models with Efficient Pretraining and Deployment
• Title（参考訳）: 効率的な事前訓練と展開による高スパーシティ基礎ラマモデルの構築
• Authors: Abhinav Agarwalla, Abhay Gupta, Alexandre Marques, Shubhra Pandit, Michael Goin, Eldar Kurtic, Kevin Leong, Tuan Nguyen, Mahmoud Salem, Dan Alistarh, Sean Lie, Mark Kurtz,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらしたが、そのサイズは計算のボトルネックを生み出している。 そこで本研究では,高性能LLMの高精度かつ疎結合な基本バージョンを作成するための新しいアプローチを提案する。 スパース量子化LLaMAの最大8.6倍のCPU上での総高速化を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.44025052765861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have revolutionized Natural Language Processing (NLP), but their size creates computational bottlenecks. We introduce a novel approach to create accurate, sparse foundational versions of performant LLMs that achieve full accuracy recovery for fine-tuning tasks at up to 70% sparsity. We achieve this for the LLaMA-2 7B model by combining the SparseGPT one-shot pruning method and sparse pretraining of those models on a subset of the SlimPajama dataset mixed with a Python subset of The Stack dataset. We exhibit training acceleration due to sparsity on Cerebras CS-3 chips that closely matches theoretical scaling. In addition, we establish inference acceleration of up to 3x on CPUs by utilizing Neural Magic's DeepSparse engine and 1.7x on GPUs through Neural Magic's nm-vllm engine. The above gains are realized via sparsity alone, thus enabling further gains through additional use of quantization. Specifically, we show a total speedup on CPUs for sparse-quantized LLaMA models of up to 8.6x. We demonstrate these results across diverse, challenging tasks, including chat, instruction following, code generation, arithmetic reasoning, and summarization to prove their generality. This work paves the way for rapidly creating smaller and faster LLMs without sacrificing accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらしたが、そのサイズは計算のボトルネックを生み出している。 本研究では,最大70%の間隔で微調整タスクの完全精度回復を実現するための,高精度で疎結合な高性能LCMを創出する手法を提案する。 我々は,SparseGPTワンショットプルーニング法と,SlimPajamaデータセットのサブセットにThe StackデータセットのPythonサブセットを混合したスパース事前学習を組み合わせることで,LLaMA-2 7Bモデルに対してこれを実現する。 本稿では,Cerebras CS-3チップにおいて,理論スケーリングと密に一致した間隔によるトレーニングアクセラレーションを示す。 さらに,Neural MagicのDeepSparseエンジンとNeural Magicのnm-vllmエンジンによるGPUの1.7xを利用して,CPU上の最大3倍の推論加速度を確立する。 上記のゲインはスパーシティーのみで実現され、量子化のさらなる利用によってさらにゲインを得られる。 具体的には、スパース量子化LLaMAモデルに対して最大8.6倍のCPU上での総高速化を示す。 これらの結果は、チャット、命令追従、コード生成、算術推論、要約など、多種多様な課題にまたがって、それらの一般化を証明する。 この研究は、精度を犠牲にすることなく、より小型で高速なLCMを迅速に作成する方法を開拓する。

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