論文の概要: Bypass Back-propagation: Optimization-based Structural Pruning for Large Language Models via Policy Gradient

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10576v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 13:39:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:15:15.380035
• Title: Bypass Back-propagation: Optimization-based Structural Pruning for Large Language Models via Policy Gradient
• Title（参考訳）: Bypassのバックプロパゲーション:ポリシーグラディエントによる大規模言語モデルの最適化に基づく構造解析
• Authors: Yuan Gao, Zujing Liu, Weizhong Zhang, Bo Du, Gui-Song Xia,
• Abstract要約: 大規模言語モデルを用いた最適化に基づく構造解析手法を提案する。 我々は,プルーニングモデルの損失を最適化することにより,確率空間におけるプルーニングマスクを直接学習する。 A100 GPUで13Bモデルに対して約35GBのメモリで2.7時間動作させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.9629676017527
• License:
• Abstract: In contrast to moderate-size neural network pruning, structural weight pruning on the Large-Language Models (LLMs) imposes a novel challenge on the efficiency of the pruning algorithms, due to the heavy computation/memory demands of the LLMs. Recent efficient LLM pruning methods typically operate at the post-training phase without the expensive weight finetuning, however, their pruning criteria often rely on heuristically hand-crafted metrics, potentially leading to suboptimal performance. We instead propose a novel optimization-based structural pruning that learns the pruning masks in a probabilistic space directly by optimizing the loss of the pruned model. To preserve the efficiency, our method eliminates the back-propagation through the LLM per se during the optimization, requiring only the forward pass of the LLM. We achieve this by learning an underlying Bernoulli distribution to sample binary pruning masks, where we decouple the Bernoulli parameters from the LLM loss, thus facilitating an efficient optimization via a policy gradient estimator without back-propagation. As a result, our method is able to 1) operate at structural granularities of channels, heads, and layers, 2) support global and heterogeneous pruning (i.e., our method automatically determines different redundancy for different layers), and 3) optionally initialize with a metric-based method (for our Bernoulli distributions). Extensive experiments on LLaMA, LLaMA-2, LLaMA-3, Vicuna, and Mistral using the C4 and WikiText2 datasets demonstrate that our method operates for 2.7 hours with around 35GB memory for the 13B models on a single A100 GPU, and our pruned models outperform the state-of-the-arts w.r.t. both perplexity and the majority of various zero-shot tasks. Codes will be released.
• Abstract（参考訳）: 中規模のニューラルネットワークプルーニングとは対照的に、LLM(Large-Language Models)の構造的な重み付けは、LLMの重い計算/メモリ要求のため、プルーニングアルゴリズムの効率に新たな課題を課している。 近年のLLMプルーニング法は、高額な重量微調整を伴わずに訓練後の段階で運用されているが、そのプルーニング基準は、しばしばヒューリスティックな手作りの指標に依存しており、最適以下の性能をもたらす可能性がある。 そこで本研究では, 確率空間におけるプルーニングマスクを直接学習し, プルーニングモデルの損失を最適化することで, 新たな最適化に基づく構造的プルーニングを提案する。 この効率を維持するため,本手法では,LLMの前方通過のみを必要とせず,最適化中のLLMによるバックプロパゲーションを除去する。 本研究では,Bernolli分布の基底を二値分岐マスクのサンプルとして学習し,LLM損失からBernolliパラメータを分離することにより,バックプロパゲーションのないポリシ勾配推定器による効率的な最適化を実現する。 その結果、我々の方法では、 1)チャネル,ヘッド,レイヤの構造的な粒度で動作する。 2)グローバルおよびヘテロジニアスプルーニング(すなわち,各レイヤの異なる冗長性を自動的に決定する手法)をサポートし, 3) 任意にメートル法(ベルヌーイ分布)で初期化する。 C4およびWikiText2データセットを用いたLLaMA,LLaMA-2,LLaMA-3,Vicuna,Mistralの大規模な実験により,1つのA100 GPU上の13Bモデルに対して,約35GBのメモリで2.7時間動作し,解析されたモデルでは,さまざまなゼロショットタスクの難易度と難易度の両方に優れることがわかった。 コードはリリースされる。

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