論文の概要: HERA: High-efficiency Matrix Compression via Element Replacement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03637v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 05:13:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 19:11:48.480558
- Title: HERA: High-efficiency Matrix Compression via Element Replacement
- Title(参考訳): HERA: 要素置換による高効率マトリックス圧縮
- Authors: Yanshu Wang, Wang Li, Tong Yang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、機械翻訳、テキスト生成、感情分析などの高度な自然言語処理タスクを持つ。
数十億のパラメータで構成されるその大きなサイズは、ストレージ、計算、デプロイメントの課題を提起する。
本稿では,行列の圧縮に Element Replacement を用いる新しいアルゴリズム HERA を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.858734684979008
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have significantly advanced natural language processing tasks such as machine translation, text generation, and sentiment analysis. However, their large size, often consisting of billions of parameters, poses challenges for storage, computation, and deployment, particularly in resource-constrained environments like mobile devices and edge computing platforms. Additionally, the key-value (k-v) cache used to speed up query processing requires substantial memory and storage, exacerbating these challenges. Vector databases have emerged as a crucial technology to efficiently manage and retrieve the high-dimensional vectors produced by LLMs, facilitating faster data access and reducing computational demands. Effective compression and quantization techniques are essential to address these challenges, as they reduce the memory footprint and computational requirements without significantly compromising performance. Traditional methods that uniformly map parameters to compressed spaces often fail to account for the uneven distribution of parameters, leading to considerable accuracy loss. Therefore, innovative approaches are needed to achieve better compression ratios while preserving model performance. In this work, we propose HERA, a novel algorithm that employs heuristic Element Replacement for compressing matrix. HERA systematically replaces elements within the model using heuristic methods, which simplifies the structure of the model and makes subsequent compression more effective. By hierarchically segmenting, compressing, and reorganizing the matrix dataset, our method can effectively reduce the quantization error to 12.3% of the original at the same compression ratio.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)は、機械翻訳、テキスト生成、感情分析など、かなり高度な自然言語処理タスクを持つ。
しかし、その大きなサイズは、数十億のパラメータで構成されており、特にモバイルデバイスやエッジコンピューティングプラットフォームのようなリソース制約のある環境では、ストレージ、計算、デプロイメントに課題を生じさせる。
さらに、クエリ処理を高速化するために使われるキー値(k-v)キャッシュは、かなりのメモリとストレージを必要とするため、これらの課題が悪化する。
ベクトルデータベースは、LLMが生成する高次元ベクトルを効率的に管理し、取得するための重要な技術として登場し、高速なデータアクセスと計算要求の低減を可能にしている。
効率的な圧縮と量子化技術は、性能を著しく損なうことなくメモリフットプリントと計算要求を減らし、これらの課題に対処するために不可欠である。
圧縮空間にパラメータを均一にマッピングする伝統的な手法は、パラメータの不均一な分布を考慮せず、かなりの精度の損失をもたらす。
したがって, モデル性能を維持しつつ, 圧縮率の向上を図るためには, 革新的な手法が必要である。
本研究では,行列の圧縮にヒューリスティックな要素置換を用いた新しいアルゴリズムHERAを提案する。
HERAは、モデルの構造を単純化し、その後の圧縮をより効果的にするヒューリスティック手法を用いて、モデル内の要素を体系的に置き換える。
行列データセットを階層的に分割し,圧縮し,再編成することにより,同じ圧縮比で元の12.3%の量子化誤差を効果的に低減することができる。
関連論文リスト
- SHERL: Synthesizing High Accuracy and Efficient Memory for Resource-Limited Transfer Learning [63.93193829913252]
本稿では,リソース制限シナリオに対するSHERLと呼ばれる革新的なMETL戦略を提案する。
初期経路では、中間出力は反冗長動作によって統合される。
遅延ルートでは、最小限の遅延事前トレーニングされたレイヤを利用することで、メモリオーバーヘッドのピーク需要を軽減できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T10:22:35Z) - ALPS: Improved Optimization for Highly Sparse One-Shot Pruning for Large Language Models [14.310720048047136]
ALPSは,演算子分割法と事前条件付き勾配共役型後処理法を用いて,プルーニング問題に対処する最適化ベースのフレームワークである。
提案手法はベクトル化とGPU並列性を有効利用しながら収束を加速し理論的に保証する新しい手法を取り入れている。
OPT-30Bモデルでは70%の間隔で、ALPSはWikiTextデータセットにおけるテストの難易度を13%削減し、既存の手法と比較してゼロショットベンチマークのパフォーマンスを19%改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-12T02:57:41Z) - Athena: Efficient Block-Wise Post-Training Quantization for Large Language Models Using Second-Order Matrix Derivative Information [5.756323337411276]
大規模言語モデル(LLM)は、機械翻訳、テキスト生成、感情分析などの高度な自然言語処理タスクを持つ。
数十億のパラメータで構成されるその大きなサイズは、ストレージ、計算、デプロイメントの課題を提起する。
我々は,LLMの効率的なブロックワイズ後量子化のための新しいアルゴリズムであるAthenaを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T03:14:29Z) - A Survey on Transformer Compression [84.18094368700379]
自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン(CV)の領域においてトランスフォーマーは重要な役割を果たす
モデル圧縮法は、Transformerのメモリと計算コストを削減する。
この調査は、Transformerベースのモデルに適用することに焦点を当てた、最近の圧縮方法に関する包括的なレビューを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-05T12:16:28Z) - LoMA: Lossless Compressed Memory Attention [0.0]
Lossless Compressed Memory Attention (LoMA) は、自己回帰生成時のメモリと計算要求を減らす新しいアプローチである。
LoMAには、圧縮コンテキストに最適化された自己回帰生成アルゴリズムとともに、特別なトレーニングや微調整の事前処理が組み込まれている。
実験的検証により、LoMAは計算消費とメモリ使用量を大幅に削減した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T09:18:46Z) - Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization [59.3122859349777]
AQLMは、パラメータ毎に3ビット未満に圧縮する場合、精度-vs-モデルサイズで最適である最初のスキームである。
トークン生成のためのAQLMの高速GPUおよびCPU実装を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T18:54:44Z) - Rethinking Compression: Reduced Order Modelling of Latent Features in
Large Language Models [9.91972450276408]
本稿では,Large Language Models (LLMs) のパラメトリックおよび実用的な圧縮に対して,低次モデリングに基づく革新的なアプローチを提案する。
本手法は, 行列分解を利用したモデル圧縮の顕著な進歩を示し, 最先端の構造化プルーニング法よりも優れた有効性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-12T07:56:57Z) - Blockwise Compression of Transformer-based Models without Retraining [6.118476907408718]
本稿では,再学習を伴わない変圧器のブロックワイド圧縮フレームワークであるBCTを提案する。
層ワイド圧縮法とは異なり、BCTはブロックワイド操作によりトランス全体のより微細な圧縮を実現する。
BCTは、埋め込み、行列乗算、GELU、Softmax、層正規化、中間結果など、モデルの全コンポーネントを効果的に圧縮する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T02:55:40Z) - Energy-efficient Task Adaptation for NLP Edge Inference Leveraging
Heterogeneous Memory Architectures [68.91874045918112]
Adapter-ALBERTは、様々なタスクにわたる最大データ再利用のための効率的なモデル最適化である。
検証されたNLPエッジアクセラレータ上でシミュレーションを行うことにより、モデルを不均一なオンチップメモリアーキテクチャにマッピングする利点を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-25T14:40:59Z) - Efficient Micro-Structured Weight Unification and Pruning for Neural
Network Compression [56.83861738731913]
ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、特にリソース制限されたデバイスにおいて、実用的なアプリケーションに不可欠である。
既往の非構造的あるいは構造化された重量刈り法は、推論を真に加速することはほとんど不可能である。
ハードウェア互換のマイクロ構造レベルでの一般化された重み統一フレームワークを提案し,高い圧縮と加速度を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-15T17:22:59Z) - Neural Network Compression for Noisy Storage Devices [71.4102472611862]
従来、モデル圧縮と物理ストレージは分離される。
このアプローチでは、ストレージは圧縮されたモデルの各ビットを等しく扱い、各ビットに同じ量のリソースを割り当てるように強制される。
i) 各メモリセルの容量を最大化するためにアナログメモリを使用し, (ii) モデル圧縮と物理ストレージを共同で最適化し, メモリの有用性を最大化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-15T18:19:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。