論文の概要: Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14679v2
• Date: Mon, 4 Nov 2024 17:36:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:27:32.167493
• Title: Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: プルーニングと知識蒸留によるコンパクト言語モデル
• Authors: Saurav Muralidharan, Sharath Turuvekere Sreenivas, Raviraj Joshi, Marcin Chochowski, Mostofa Patwary, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Jan Kautz, Pavlo Molchanov,
• Abstract要約: ミニトロンモデルでは、スクラッチからのトレーニングに比べてMMLUスコアが最大16%改善している。 すでにトレーニング済みの15Bモデルから8Bと4Bモデルを抽出するには、スクラッチからトレーニングするよりも、モデル毎のトレーニングトークンを最大40倍少なくする必要があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.56557874432008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) targeting different deployment scales and sizes are currently produced by training each variant from scratch; this is extremely compute-intensive. In this paper, we investigate if pruning an existing LLM and then re-training it with a fraction (<3%) of the original training data can be a suitable alternative to repeated, full retraining. To this end, we develop a set of practical and effective compression best practices for LLMs that combine depth, width, attention and MLP pruning with knowledge distillation-based retraining; we arrive at these best practices through a detailed empirical exploration of pruning strategies for each axis, methods to combine axes, distillation strategies, and search techniques for arriving at optimal compressed architectures. We use this guide to compress the Nemotron-4 family of LLMs by a factor of 2-4x, and compare their performance to similarly-sized models on a variety of language modeling tasks. Deriving 8B and 4B models from an already pretrained 15B model using our approach requires up to 40x fewer training tokens per model compared to training from scratch; this results in compute cost savings of 1.8x for training the full model family (15B, 8B, and 4B). Minitron models exhibit up to a 16% improvement in MMLU scores compared to training from scratch, perform comparably to other community models such as Mistral 7B, Gemma 7B and Llama-3 8B, and outperform state-of-the-art compression techniques from the literature. We have open-sourced Minitron model weights on Huggingface, with corresponding supplementary material including example code available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 異なるデプロイメントスケールとサイズをターゲットにした大規模言語モデル(LLM)は、現在、各変種をスクラッチからトレーニングすることで作成されている。 本稿では,既存のLLMを刈り取って,元のトレーニングデータの分数 (3%) で再トレーニングすることが,反復的かつ完全なリトレーニングの代替となるかを検討する。 本研究は, LLMの深度, 幅, 注目度, MLP プルーニングと知識蒸留に基づく再訓練を組み合わせ, 各軸のプルーニング戦略, 軸の組合せ, 蒸留方法, 最適圧縮アーキテクチャに到達するための探索手法の詳細な検討を通じて, それらのベストプラクティスに到達した。 このガイドを用いて,LLMのネモトロン4ファミリーを2～4倍の係数で圧縮し,様々な言語モデリングタスクにおいて同様の大きさのモデルと比較する。 提案手法を用いて,すでにトレーニング済みの15Bモデルから8Bおよび4Bモデルを抽出するには,スクラッチからトレーニングするよりも,モデル毎のトレーニングトークンを最大40倍削減する必要がある。 ミニトロンモデルは、スクラッチからのトレーニングに比べてMMLUスコアが最大16%向上し、Mistral 7B、Gemma 7B、Llama-3 8Bといった他のコミュニティモデルと互換性があり、文献による最先端の圧縮技術よりも優れている。 私たちはHuggingfaceをベースとしたMinitronモデルウェイトをオープンソースで公開しています。

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