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。
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