論文の概要: Delta-CoMe: Training-Free Delta-Compression with Mixed-Precision for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08903v2
• Date: Wed, 20 Nov 2024 07:42:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:10:49.320987
• Title: Delta-CoMe: Training-Free Delta-Compression with Mixed-Precision for Large Language Models
• Title（参考訳）: Delta-CoMe:大規模言語モデルの混合精度による訓練不要デルタ圧縮
• Authors: Bowen Ping, Shuo Wang, Hanqing Wang, Xu Han, Yuzhuang Xu, Yukun Yan, Yun Chen, Baobao Chang, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: 多様なアプリケーションへの微調整された大規模言語モデル(LLM)は、複雑な要求を満たすために不可欠である。 近年の研究では、微調整LDMをベースモデルと対応するデルタウェイトに分解し、低ランクまたは低ビットのアプローチで圧縮してコストを削減することが示唆されている。 本研究では,従来の低ランク圧縮法と低ビット圧縮法がタスク固有の微調整LDMのモデル性能を著しく損なうことを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.46938238953916
• License:
• Abstract: Fine-tuning is a crucial process for adapting large language models (LLMs) to diverse applications. In certain scenarios, such as multi-tenant serving, deploying multiple LLMs becomes necessary to meet complex demands. Recent studies suggest decomposing a fine-tuned LLM into a base model and corresponding delta weights, which are then compressed using low-rank or low-bit approaches to reduce costs. In this work, we observe that existing low-rank and low-bit compression methods can significantly harm the model performance for task-specific fine-tuned LLMs (e.g., WizardMath for math problems). Motivated by the long-tail distribution of singular values in the delta weights, we propose a delta quantization approach using mixed-precision. This method employs higher-bit representation for singular vectors corresponding to larger singular values. We evaluate our approach on various fine-tuned LLMs, including math LLMs, code LLMs, chat LLMs, and even VLMs. Experimental results demonstrate that our approach performs comparably to full fine-tuned LLMs, surpassing both low-rank and low-bit baselines by a considerable margin. Additionally, we show that our method is compatible with various backbone LLMs, such as Llama-2, Llama-3, and Mistral, highlighting its generalizability.
• Abstract（参考訳）: ファインチューニングは、大規模言語モデル(LLM)を多様なアプリケーションに適用するための重要なプロセスである。 マルチテナントサービスのような特定のシナリオでは、複雑な要求を満たすために複数のLSMをデプロイする必要がある。 近年の研究では、微調整LDMをベースモデルと対応するデルタウェイトに分解し、低ランクまたは低ビットのアプローチで圧縮してコストを削減することが示唆されている。 本研究では,従来の低ランク圧縮法と低ビット圧縮法が,タスク固有の微調整LDM(例えばWizardMath)のモデル性能を著しく損なうことを観察する。 デルタ重みの特異値の長いテール分布を動機として、混合精度を用いたデルタ量子化手法を提案する。 この方法はより大きい特異値に対応する特異ベクトルに対して高ビット表現を用いる。 我々は,数学 LLM やコード LLM ,チャット LLM ,さらには VLM など,様々な微調整 LLM に対するアプローチを評価した。 実験により,本手法は低ランクベースラインと低ビットベースラインの両方をかなりのマージンで上回り,完全微調整LDMに対して両立可能であることが示された。 さらに,本手法はLlama-2,Llama-3,MistralなどのバックボーンLLMと互換性があり,その一般化性を強調している。

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