論文の概要: A deeper look at depth pruning of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16286v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 08:40:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 18:06:10.914359
• Title: A deeper look at depth pruning of LLMs
• Title（参考訳）: LLMの深絞り加工について
• Authors: Shoaib Ahmed Siddiqui, Xin Dong, Greg Heinrich, Thomas Breuel, Jan Kautz, David Krueger, Pavlo Molchanov,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングにはリソース集約的だが、本番環境でのデプロイにはよりコストがかかる。 最近の研究は、ブロックの重要性を推定するために、安価なプロキシに基づいてLSMのブロックをプルークしようと試みている。 適応メトリクスはタスク間のパフォーマンスのトレードオフを示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.30061112976263
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are not only resource-intensive to train but even more costly to deploy in production. Therefore, recent work has attempted to prune blocks of LLMs based on cheap proxies for estimating block importance, effectively removing 10% of blocks in well-trained LLaMa-2 and Mistral 7b models without any significant degradation of downstream metrics. In this paper, we explore different block importance metrics by considering adaptive metrics such as Shapley value in addition to static ones explored in prior work. We show that adaptive metrics exhibit a trade-off in performance between tasks i.e., improvement on one task may degrade performance on the other due to differences in the computed block influences. Furthermore, we extend this analysis from a complete block to individual self-attention and feed-forward layers, highlighting the propensity of the self-attention layers to be more amendable to pruning, even allowing removal of upto 33% of the self-attention layers without incurring any performance degradation on MMLU for Mistral 7b (significant reduction in costly maintenance of KV-cache). Finally, we look at simple performance recovery techniques to emulate the pruned layers by training lightweight additive bias or low-rank linear adapters. Performance recovery using emulated updates avoids performance degradation for the initial blocks (up to 5% absolute improvement on MMLU), which is either competitive or superior to the learning-based technique.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングにリソースを集中するだけでなく、本番環境にデプロイするのにさらにコストがかかる。 そのため、近年の研究では、ブロックの重要度を推定するための安価なプロキシに基づいて、LLaMa-2およびMistral 7bモデルのブロックの10%を、ダウンストリームメトリクスを著しく劣化させることなく効果的に除去する試みがなされている。 本稿では,先行研究における静的な指標に加えて,Shapley値などの適応的指標を考慮し,ブロックの重要度について検討する。 適応的メトリクスはタスク間の性能のトレードオフを示すことを示す。すなわち、あるタスクの改善は、計算されたブロックの影響の違いにより、もう一方のパフォーマンスを低下させる可能性がある。 さらに,本分析は,完全ブロックから個別の自己保持層,フィードフォワード層へと拡張され,自己保持層がプルーニングに適合しやすくなり,また,Mistral 7bにおけるMMLUの性能劣化を生じさせることなく,自己保持層の最大33%の除去が可能となった(KV-cacheのコストの大幅な削減)。 最後に, 軽量付加バイアスや低ランク線形アダプタを訓練することにより, プルーニング層をエミュレートする簡易な性能回復手法について検討する。 エミュレートされた更新を使用したパフォーマンス回復は、初期ブロックのパフォーマンス劣化(MMLUでは最大5%の改善)を回避する。

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