論文の概要: MCNC: Manifold-Constrained Reparameterization for Neural Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19301v2
• Date: Fri, 25 Apr 2025 01:15:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.84304
• Title: MCNC: Manifold-Constrained Reparameterization for Neural Compression
• Title（参考訳）: MCNC : ニューラル圧縮のためのマニフォールド拘束型リパラメトリゼーション
• Authors: Chayne Thrash, Ali Abbasi, Reed Andreas, Parsa Nooralinejad, Soroush Abbasi Koohpayegani, Hamed Pirsiavash, Soheil Kolouri,
• Abstract要約: 我々は,manifold-Constrained Neural Compression (MCNC)と呼ばれる新しいモデル圧縮法を提案する。 提案した多様体にパラメータ空間を制約することにより、高品質な解を特定できる。 提案手法は, 圧縮, 精度, モデル再構成時間において, 最先端のベースラインを著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.70510507535041
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The outstanding performance of large foundational models across diverse tasks, from computer vision to speech and natural language processing, has significantly increased their demand. However, storing and transmitting these models poses significant challenges due to their massive size (e.g., 750GB for Llama 3.1 405B). Recent literature has focused on compressing the original weights or reducing the number of parameters required for fine-tuning these models. These compression methods generally constrain the parameter space, for example, through low-rank reparametrization (e.g., LoRA), pruning, or quantization (e.g., QLoRA) during or after the model training. In this paper, we present a novel model compression method, which we term Manifold-Constrained Neural Compression (MCNC). This method constrains the parameter space to low-dimensional pre-defined and frozen nonlinear manifolds, which effectively cover this space. Given the prevalence of good solutions in over-parameterized deep neural networks, we show that by constraining the parameter space to our proposed manifold, we can identify high-quality solutions while achieving unprecedented compression rates across a wide variety of tasks and architectures. Through extensive experiments in computer vision and natural language processing tasks, we demonstrate that our method significantly outperforms state-of-the-art baselines in terms of compression, accuracy, and/or model reconstruction time. Our code is publicly available at https://github.com/mint-vu/MCNC.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンから音声、自然言語処理に至るまで、様々なタスクにわたる大規模な基礎モデルの卓越した性能は、その需要を大幅に増加させてきた。 しかし、これらのモデルの保存と送信は、その巨大なサイズ(例えば、Llama 3.1 405Bの750GB)が大きな課題である。 近年の文献では、オリジナルの重量を圧縮したり、これらのモデルを微調整するのに必要なパラメータの数を減らしたりすることに重点を置いている。 これらの圧縮法は一般に、例えば低ランク再パラメータ化(例えば、LoRA)、プルーニング(pruning)、量子化(例えば、QLoRA)によってパラメータ空間を制約する。 本稿では,manifold-Constrained Neural Compression (MCNC)と呼ばれる新しいモデル圧縮手法を提案する。 この方法は、パラメータ空間を低次元の事前定義および凍結された非線形多様体に制約し、この空間を効果的にカバーする。 過パラメータ化ディープニューラルネットワークにおける良い解の出現率を考えると,提案する多様体にパラメータ空間を制約することにより,様々なタスクやアーキテクチャにおいて前例のない圧縮速度を達成しながら高品質な解を識別できることが示される。 コンピュータビジョンと自然言語処理タスクの広範な実験を通じて,提案手法は圧縮,精度,モデル再構成時間において,最先端のベースラインを著しく上回ることを示した。 私たちのコードはhttps://github.com/mint-vu/MCNC.comで公開されています。

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