論文の概要: Dynamic Activation Pitfalls in LLaMA Models: An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09274v1
• Date: Wed, 15 May 2024 11:42:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 13:36:32.819788
• Title: Dynamic Activation Pitfalls in LLaMA Models: An Empirical Study
• Title（参考訳）: LLaMAモデルにおける動的活性化ピットフォール--実証的研究
• Authors: Chi Ma, Mincong Huang, Chao Wang, Yujie Wang, Lei Yu,
• Abstract要約: 言語モデルのLLaMAファミリーにおける動的アクティベーション機構の有効性について検討した。 我々の経験的発見は、現在の動的アクティベーションスキームに固有のいくつかの落とし穴を発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.404448253054014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we systematically investigate the efficacy of dynamic activation mechanisms within the LLaMA family of language models. Despite the potential of dynamic activation methods to reduce computation and increase speed in models using the ReLU activation function, our empirical findings have uncovered several inherent pitfalls in the current dynamic activation schemes. Through extensive experiments across various dynamic activation strategies, we demonstrate that LLaMA models usually underperform when compared to their ReLU counterparts, particularly in scenarios demanding high sparsity ratio. We attribute these deficiencies to a combination of factors: 1) the inherent complexity of dynamically predicting activation heads and neurons; 2) the inadequate sparsity resulting from activation functions; 3) the insufficient preservation of information resulting from KV cache skipping. Our analysis not only sheds light on the limitations of dynamic activation in the context of large-scale LLaMA models but also proposes roadmaps for enhancing the design of future sparsity schemes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,言語モデルのLLaMAファミリーにおける動的アクティベーション機構の有効性を系統的に検討する。 ReLUアクティベーション関数を用いたモデルにおける動的アクティベーション法のポテンシャルと速度の向上にもかかわらず、我々の経験的発見は、現在の動的アクティベーションスキームに固有のいくつかの落とし穴を発見した。 様々な動的アクティベーション戦略の広範な実験を通して、LLaMAモデルが通常、ReLUモデルと比較して性能が劣ることを示した。 これらの欠陥は、以下の要素の組み合わせによるものとみなす。 1) 活性化頭部及びニューロンを動的に予測する固有の複雑さ 2 活性化機能により生じる空白が不十分であること。 3)KVキャッシュスキップによる情報の保存が不十分である。 我々の分析は、大規模LLaMAモデルにおける動的アクティベーションの限界に光を当てるだけでなく、将来の疎性スキームの設計を改善するためのロードマップも提案している。

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