Fugu-MT 論文翻訳(概要): Training-Free Activation Sparsity in Large Language Models

論文の概要: Training-Free Activation Sparsity in Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14690v1
Date: Mon, 26 Aug 2024 23:30:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-28 15:24:16.429971
Title: Training-Free Activation Sparsity in Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける学習自由なアクティベーション空間
Authors: James Liu, Pragaash Ponnusamy, Tianle Cai, Han Guo, Yoon Kim, Ben Athiwaratkun,
Abstract要約: アクティベーションのスパーシリティは、大きな言語モデルで実用的な推論スピードアップを可能にする。既存の手法は普及を妨げる限界に直面している。本稿では,モデル全体の隠れ状態に対して,等級に基づくアクティベーション間隔を適用したトレーニング不要なTEALについて述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.37595108771431
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Activation sparsity can enable practical inference speedups in large language models (LLMs) by reducing the compute and memory-movement required for matrix multiplications during the forward pass. However, existing methods face limitations that inhibit widespread adoption. Some approaches are tailored towards older models with ReLU-based sparsity, while others require extensive continued pre-training on up to hundreds of billions of tokens. This paper describes TEAL, a simple training-free method that applies magnitude-based activation sparsity to hidden states throughout the entire model. TEAL achieves 40-50% model-wide sparsity with minimal performance degradation across Llama-2, Llama-3, and Mistral families, with sizes varying from 7B to 70B. We improve existing sparse kernels and demonstrate wall-clock decoding speed-ups of up to 1.53$\times$ and 1.8$\times$ at 40% and 50% model-wide sparsity. TEAL is compatible with weight quantization, enabling further efficiency gains.
Abstract（参考訳）: アクティベーションスパシティは、前方通過時の行列乗算に必要な計算量とメモリ移動量を削減し、大規模言語モデル(LLM)における実用的な推論スピードアップを可能にする。しかし、既存の手法は広く普及を阻害する限界に直面している。いくつかのアプローチは、ReLUベースのスパーシリティを持つ古いモデル向けに調整されているが、数千億のトークンに対して、広範な事前トレーニングを必要とするものもある。本稿では,TEALについて述べる。TEALは,モデル全体にわたって,大域的なアクティベーション間隔を隠蔽状態に適用する,単純なトレーニング不要な手法である。 TEALは、Llama-2、Llama-3、Mistralファミリ間の性能劣化を最小限に抑えながら、40-50%のモデル幅を実現し、サイズは7Bから70Bまで様々である。既存のスパースカーネルを改善し、最大1.53$\times$と1.8$\times$のウォールクロック復号速度を40%および50%のモデル幅で示す。 TEALは重量量子化と互換性があり、さらなる効率向上を可能にする。

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