論文の概要: Research on Personalized Compression Algorithm for Pre-trained Models Based on Homomorphic Entropy Increase

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08684v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 11:56:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 15:45:34.970897
• Title: Research on Personalized Compression Algorithm for Pre-trained Models Based on Homomorphic Entropy Increase
• Title（参考訳）: 均質エントロピー増加に基づく事前学習モデルのパーソナライズされた圧縮アルゴリズムに関する研究
• Authors: Yicong Li, Xing Guo, Haohua Du,
• Abstract要約: 我々は、現在のAI分野における2つの重要な技術の課題と進化を探求する:ビジョントランスフォーマーモデルと大規模言語モデル(LLM)。 Vision Transformerは、イメージを小さな断片に分割することで、グローバルな情報をキャプチャするが、その高い参照数とモバイル機器へのオーバヘッド制限の配置を計算する。 LLMは自然言語処理に革命をもたらしたが、デプロイメントの課題にも直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6513322539118582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this article, we explore the challenges and evolution of two key technologies in the current field of AI: Vision Transformer model and Large Language Model (LLM). Vision Transformer captures global information by splitting images into small pieces and leveraging Transformer's multi-head attention mechanism, but its high reference count and compute overhead limit deployment on mobile devices. At the same time, the rapid development of LLM has revolutionized natural language processing, but it also faces huge deployment challenges. To address these issues, we investigate model pruning techniques, with a particular focus on how to reduce redundant parameters without losing accuracy to accommodate personalized data and resource-constrained environments. In this paper, a new layered pruning strategy is proposed to distinguish the personalized layer from the common layer by compressed sensing and random sampling, thus significantly reducing the model parameters. Our experimental results show that the introduced step buffering mechanism further improves the accuracy of the model after pruning, providing new directions and possibilities for the deployment of efficient and personalized AI models on mobile devices in the future.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、現在のAI分野における2つの重要な技術、ビジョントランスフォーマーモデルとLarge Language Model(LLM)の課題と進化について考察する。 Vision Transformerは、画像を小さな断片に分割し、Transformerのマルチヘッドアテンションメカニズムを活用することで、グローバルな情報をキャプチャする。 同時に、LLMの急速な開発は自然言語処理に革命をもたらしたが、同時に大規模なデプロイメントの課題に直面している。 これらの問題に対処するために、モデルプルーニング手法について検討し、特に、パーソナライズされたデータやリソースに制約のある環境に対応するために、精度を損なうことなく、冗長パラメータの削減に焦点をあてる。 本稿では, 圧縮センシングとランダムサンプリングにより, パーソナライズされた層と共通層とを識別し, モデルパラメータを著しく低減する新しい層状プルーニング手法を提案する。 実験の結果, 導入したステップバッファリング機構により, プルーニング後のモデルの精度が向上し, モバイル端末に効率的かつパーソナライズされたAIモデルを展開するための新たな方向性と可能性が示された。

関連論文リスト

• LaVin-DiT: Large Vision Diffusion Transformer [99.98106406059333]
  LaVin-DiTは、20以上のコンピュータビジョンタスクを生成フレームワークで扱うために設計された、スケーラブルで統一された基盤モデルである。 視覚タスクの生成性能を最適化するための重要なイノベーションを紹介する。 このモデルは0.1Bから3.4Bのパラメータに拡張され、様々な視覚タスクにまたがる相当なスケーラビリティと最先端の性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T12:05:27Z)
• Re-Parameterization of Lightweight Transformer for On-Device Speech Emotion Recognition [10.302458835329539]
  軽量トランスフォーマーモデルの性能向上のための新しい手法であるTransformer Re-パラメータ化を導入する。 実験の結果,提案手法は軽量トランスフォーマーの性能を常に改善し,大規模モデルに匹敵する性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T10:36:19Z)
• Task-Oriented Real-time Visual Inference for IoVT Systems: A Co-design Framework of Neural Networks and Edge Deployment [61.20689382879937]
  タスク指向エッジコンピューティングは、データ分析をエッジにシフトすることで、この問題に対処する。 既存の手法は、高いモデル性能と低いリソース消費のバランスをとるのに苦労している。 ニューラルネットワークアーキテクチャを最適化する新しい協調設計フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T19:02:54Z)
• Open-Set Deepfake Detection: A Parameter-Efficient Adaptation Method with Forgery Style Mixture [58.60915132222421]
  本稿では,顔偽造検出に汎用的かつパラメータ効率の高い手法を提案する。 フォージェリー・ソース・ドメインの多様性を増大させるフォージェリー・ミックス・フォーミュレーションを設計する。 設計したモデルは、トレーニング可能なパラメータを著しく減らし、最先端の一般化性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T01:53:36Z)
• SMILE: Zero-Shot Sparse Mixture of Low-Rank Experts Construction From Pre-Trained Foundation Models [85.67096251281191]
  我々は、ゼロショットスパースミクチャー(SMILE)と呼ばれるモデル融合に対する革新的なアプローチを提案する。 SMILEは、余分なデータやさらなるトレーニングなしに、ソースモデルをMoEモデルにアップスケーリングできる。 画像分類やテキスト生成タスクなど,さまざまなシナリオに対して,フル微調整とLoRA微調整を用いて広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T17:32:15Z)
• PointMT: Efficient Point Cloud Analysis with Hybrid MLP-Transformer Architecture [46.266960248570086]
  本研究は,効率的な特徴集約のための複雑局所的注意機構を導入することで,自己注意機構の二次的複雑さに取り組む。 また,各チャネルの注目重量分布を適応的に調整するパラメータフリーチャネル温度適応機構を導入する。 我々は,PointMTが性能と精度の最適なバランスを維持しつつ,最先端手法に匹敵する性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-10T10:16:03Z)
• Training Transformer Models by Wavelet Losses Improves Quantitative and Visual Performance in Single Image Super-Resolution [6.367865391518726]
  トランスフォーマーベースモデルは、画像超解像(SR)を含む低レベル視覚タスクにおいて顕著な結果を得た グローバルにより多くの入力ピクセルを活性化するために、ハイブリッドアテンションモデルが提案されている。 ウェーブレット損失を利用してTransformerモデルをトレーニングし、定量的および主観的性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:25:19Z)
• Diffusion-Based Neural Network Weights Generation [80.89706112736353]
  D2NWGは拡散に基づくニューラルネットワーク重み生成技術であり、転送学習のために高性能な重みを効率よく生成する。 本稿では,ニューラルネットワーク重み生成のための遅延拡散パラダイムを再放送するために,生成的ハイパー表現学習を拡張した。 我々のアプローチは大規模言語モデル(LLM)のような大規模アーキテクチャにスケーラブルであり、現在のパラメータ生成技術の限界を克服しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T08:34:23Z)
• OnDev-LCT: On-Device Lightweight Convolutional Transformers towards federated learning [29.798780069556074]
  フェデレートラーニング(FL)は、複数のエッジデバイスにまたがる機械学習モデルを協調的にトレーニングするための、有望なアプローチとして登場した。 トレーニングデータとリソースに制限のあるオンデバイスビジョンタスクのための軽量畳み込み変換器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T02:17:36Z)
• Enhanced LFTSformer: A Novel Long-Term Financial Time Series Prediction Model Using Advanced Feature Engineering and the DS Encoder Informer Architecture [0.8532753451809455]
  本研究では,拡張LFTSformerと呼ばれる長期金融時系列の予測モデルを提案する。 このモデルは、いくつかの重要なイノベーションを通じて、自分自身を区別する。 さまざまなベンチマークストックマーケットデータセットに関するシステマティックな実験は、強化LFTSformerが従来の機械学習モデルより優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T08:37:21Z)
• Scaling Pre-trained Language Models to Deeper via Parameter-efficient Architecture [68.13678918660872]
  行列積演算子(MPO)に基づくより有能なパラメータ共有アーキテクチャを設計する。 MPO分解はパラメータ行列の情報を再編成し、2つの部分に分解することができる。 私たちのアーキテクチャは、モデルのサイズを減らすために、すべてのレイヤで中央テンソルを共有しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T02:34:09Z)

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。