論文の概要: Efficiency optimization of large-scale language models based on deep learning in natural language processing tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11704v1
- Date: Mon, 20 May 2024 00:10:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 14:43:16.073347
- Title: Efficiency optimization of large-scale language models based on deep learning in natural language processing tasks
- Title（参考訳）: 自然言語処理タスクにおけるディープラーニングに基づく大規模言語モデルの効率最適化
- Authors: Taiyuan Mei, Yun Zi, Xiaohan Cheng, Zijun Gao, Qi Wang, Haowei Yang,
- Abstract要約: 大規模言語モデルの内部構造と操作機構を理論的に解析する。
我々は、適応最適化アルゴリズム(AdamWなど)、大規模並列計算技術、混合精度訓練戦略の寄与を評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.596361762662328
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The internal structure and operation mechanism of large-scale language models are analyzed theoretically, especially how Transformer and its derivative architectures can restrict computing efficiency while capturing long-term dependencies. Further, we dig deep into the efficiency bottleneck of the training phase, and evaluate in detail the contribution of adaptive optimization algorithms (such as AdamW), massively parallel computing techniques, and mixed precision training strategies to accelerate convergence and reduce memory footprint. By analyzing the mathematical principles and implementation details of these algorithms, we reveal how they effectively improve training efficiency in practice. In terms of model deployment and inference optimization, this paper systematically reviews the latest advances in model compression techniques, focusing on strategies such as quantification, pruning, and knowledge distillation. By comparing the theoretical frameworks of these techniques and their effects in different application scenarios, we demonstrate their ability to significantly reduce model size and inference delay while maintaining model prediction accuracy. In addition, this paper critically examines the limitations of current efficiency optimization methods, such as the increased risk of overfitting, the control of performance loss after compression, and the problem of algorithm generality, and proposes some prospects for future research. In conclusion, this study provides a comprehensive theoretical framework for understanding the efficiency optimization of large-scale language models.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの内部構造と操作機構は理論的に解析され、特にTransformerとその派生アーキテクチャは、長期依存を捕捉しながら計算効率を抑えることができる。
さらに、トレーニングフェーズの効率ボトルネックを深く掘り下げ、適応最適化アルゴリズム(AdamWなど)、大規模並列計算技術、収束の加速とメモリフットプリントの削減を目的とした混合精度トレーニング戦略の貢献度を詳細に評価する。
これらのアルゴリズムの数学的原理と実装の詳細を解析することにより、実際にトレーニング効率を効果的に改善する方法について明らかにする。
モデル配置と推論最適化の観点で,本論文はモデル圧縮技術の最新の進歩を体系的にレビューし,定量化,プルーニング,知識蒸留といった戦略に焦点をあてる。
これらの手法の理論的枠組みと異なるアプリケーションシナリオにおけるそれらの効果を比較することにより、モデル予測精度を維持しながら、モデルサイズと推論遅延を著しく低減する能力を示す。
さらに, オーバーフィッティングのリスクの増加, 圧縮後の性能損失の制御, アルゴリズムの汎用性の問題など, 現在の効率最適化手法の限界を批判的に検討し, 今後の研究の展望について述べる。
本研究は,大規模言語モデルの効率最適化を理解するための包括的な理論的枠組みを提供する。
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