論文の概要: Pruning Large Language Models with Semi-Structural Adaptive Sparse Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20584v3
• Date: Wed, 18 Dec 2024 07:14:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:47:08.309347
• Title: Pruning Large Language Models with Semi-Structural Adaptive Sparse Training
• Title（参考訳）: 半構造適応スパース学習を用いた大規模言語モデルの構築
• Authors: Weiyu Huang, Yuezhou Hu, Guohao Jian, Jun Zhu, Jianfei Chen,
• Abstract要約: Adaptive Sparse Trainer (AST)は、半構造化スパースモデルに適した、新規で効率的なリトレーニングフレームワークである。 ASTは、密度と2:4の半構造化スパースモデルのパープレキシティとゼロショット精度のギャップをそれぞれ0.6と1.16%に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.381160429641316
• License:
• Abstract: The remarkable success of Large Language Models (LLMs) relies heavily on their substantial scale, which poses significant challenges during model deployment in terms of latency and memory consumption. Recently, numerous studies have attempted to compress LLMs using one-shot pruning methods. However, these methods often suffer from considerable performance degradation on complex language understanding tasks, raising concerns about the feasibility of pruning in LLMs. To address this issue, we propose Adaptive Sparse Trainer (AST), a novel and efficient retraining framework tailored for semi-structured sparse models. AST enables models to learn optimal masks during the weight update process without incurring additional computational overhead. Furthermore, we demonstrate that incorporating knowledge distillation significantly improves retraining efficiency and enhances model performance under fixed computational constraints. Additionally, a supplementary set of well-initialized parameters is integrated to further augment the model's efficacy. AST achieves state-of-the-art performance with minimal training cost. When applied to the LLaMA2-7B model, AST reduces the perplexity and zero-shot accuracy gap between dense and 2:4 semi-structured sparse models to 0.6 and 1.16%, respectively, utilizing less than 0.4% of the pretraining tokens and GPU hours. Our work demonstrates the feasibility of deploying semi-structured sparse LLMs and offers a promising alternative for achieving highly compressed models when combined with existing quantization techniques.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の顕著な成功は、その相当なスケールに大きく依存している。 近年, ワンショットプルーニング法を用いてLLMを圧縮する研究が数多く行われている。 しかし、これらの手法は複雑な言語理解タスクの性能低下に悩まされ、LLMにおけるプルーニングの実現可能性への懸念が高まっている。 そこで本研究では,半構造化スパースモデルに適した適応スパーストレーナー(AST)を提案する。 ASTにより、余分な計算オーバーヘッドを発生させることなく、重量更新プロセス中に最適なマスクを学習することができる。 さらに,知識蒸留の導入により再学習効率が大幅に向上し,一定の計算制約下でのモデル性能が向上することが実証された。 さらに、モデルの有効性をさらに増強するために、十分に初期化されたパラメータの補足セットを統合する。 ASTは、最小のトレーニングコストで最先端のパフォーマンスを達成する。 LLaMA2-7Bモデルに適用すると、ASTは、事前学習トークンの0.4%未満とGPU時間を利用して、密度と2:4半構造化スパースモデルのパープレキシティとゼロショット精度のギャップをそれぞれ0.6と1.16%に削減する。 本研究は, 半構造化スパース LLM の展開の実現可能性を示し, 既存の量子化技術と組み合わせて高圧縮モデルを実現するための有望な代替手段を提供する。

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