論文の概要: EDGE-LLM: Enabling Efficient Large Language Model Adaptation on Edge Devices via Layerwise Unified Compression and Adaptive Layer Tuning and Voting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15758v1
• Date: Sat, 22 Jun 2024 06:51:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 20:45:08.300137
• Title: EDGE-LLM: Enabling Efficient Large Language Model Adaptation on Edge Devices via Layerwise Unified Compression and Adaptive Layer Tuning and Voting
• Title（参考訳）: EDGE-LLM:Layerwise Unified CompressionとAdaptive Layer Tuning and Votingによるエッジデバイス上での効率的な大言語モデル適応の実現
• Authors: Zhongzhi Yu, Zheng Wang, Yuhan Li, Haoran You, Ruijie Gao, Xiaoya Zhou, Sreenidhi Reedy Bommu, Yang Katie Zhao, Yingyan Celine Lin,
• Abstract要約: 本稿では,エッジデバイス上での安価かつ効率的なLLM適応を実現するために,Edge-LLMと呼ばれる計算およびメモリ効率の高いLLMチューニングフレームワークを提案する。 具体的には,レイヤワイド統一圧縮(LUC)技術を用いて,レイヤワイドプルーニング空間と量子化ビット幅ポリシを生成して計算オーバーヘッドを削減する,(2)バックプロパゲーション深さを減らしてメモリオーバーヘッドを削減する適応層チューニングと投票方式,(3)LUCが導入した不規則な計算パターンと適応層チューニングを補完するハードウェアスケジューリング戦略,の3つのコアコンポーネントを特徴とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.006890185810322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Efficient adaption of large language models (LLMs) on edge devices is essential for applications requiring continuous and privacy-preserving adaptation and inference. However, existing tuning techniques fall short because of the high computation and memory overheads. To this end, we introduce a computation- and memory-efficient LLM tuning framework, called Edge-LLM, to facilitate affordable and effective LLM adaptation on edge devices. Specifically, Edge-LLM features three core components: (1) a layer-wise unified compression (LUC) technique to reduce the computation overhead by generating layer-wise pruning sparsity and quantization bit-width policies, (2) an adaptive layer tuning and voting scheme to reduce the memory overhead by reducing the backpropagation depth, and (3) a complementary hardware scheduling strategy to handle the irregular computation patterns introduced by LUC and adaptive layer tuning, thereby achieving efficient computation and data movements. Extensive experiments demonstrate that Edge-LLM achieves a 2.92x speed up and a 4x memory overhead reduction as compared to vanilla tuning methods with comparable task accuracy. Our code is available at https://github.com/GATECH-EIC/Edge-LLM
• Abstract（参考訳）: エッジデバイスへの大規模言語モデル(LLM)の効率的な適応は、継続的かつプライバシ保護の適応と推論を必要とするアプリケーションにとって不可欠である。 しかし、既存のチューニング技術は高い計算とメモリオーバーヘッドのために不足している。 そこで我々はEdge-LLMと呼ばれる計算・メモリ効率の高いLLMチューニングフレームワークを導入する。 具体的には,レイヤワイド統一圧縮 (LUC) 技術を用いて,レイヤワイドプルーニング空間と量子化ビット幅ポリシーの生成による計算オーバーヘッドの低減,(2)バックプロパゲーション深さの低減によるメモリオーバーヘッドの低減のための適応層チューニングと投票方式,(3)LUCが導入した不規則な計算パターンと適応層チューニングを補完するハードウェアスケジューリング戦略により,効率的な計算とデータ移動を実現する。 大規模な実験では、Edge-LLMは2.92倍のスピードアップと4倍のメモリオーバーヘッド削減を実現している。 私たちのコードはhttps://github.com/GATECH-EIC/Edge-LLMで利用可能です。

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