論文の概要: Contemporary Model Compression on Large Language Models Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01990v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 15:35:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 00:50:24.715093
- Title: Contemporary Model Compression on Large Language Models Inference
- Title(参考訳): 大規模言語モデル推論における現代モデル圧縮
- Authors: Dong Liu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクで最先端の結果を達成することによって、自然言語処理に革命をもたらした。
LLM推論の計算要求は、高いメモリ消費と遅い処理速度を含み、現実世界のアプリケーションにとって大きな課題となっている。
本研究では, LLMのサイズと計算量を削減することにより, これらの課題に対処するモデル圧縮技術について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.307436175842646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing by achieving state-of-the-art results across a variety of tasks. However, the computational demands of LLM inference, including high memory consumption and slow processing speeds, pose significant challenges for real-world applications, particularly on resource-constrained devices. Efficient inference is crucial for scaling the deployment of LLMs to a broader range of platforms, including mobile and edge devices. This survey explores contemporary techniques in model compression that address these challenges by reducing the size and computational requirements of LLMs while maintaining their performance. We focus on model-level compression methods, including quantization, knowledge distillation, and pruning, as well as system-level optimizations like KV cache efficient design. Each of these methodologies offers a unique approach to optimizing LLMs, from reducing numerical precision to transferring knowledge between models and structurally simplifying neural networks. Additionally, we discuss emerging trends in system-level design that further enhance the efficiency of LLM inference. This survey aims to provide a comprehensive overview of current advancements in model compression and their potential to make LLMs more accessible and practical for diverse applications.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクで最先端の結果を達成することによって、自然言語処理に革命をもたらした。
しかし、高いメモリ消費と遅い処理速度を含むLLM推論の計算要求は、特にリソース制約のあるデバイスにおいて、現実世界のアプリケーションに重大な課題をもたらす。
効率的な推論は、モバイルやエッジデバイスを含む幅広いプラットフォームにLLMをデプロイするために不可欠である。
本研究は,LLMのサイズと計算要求を低減し,それらの性能を維持しながら,これらの課題に対処するモデル圧縮の現代技術について検討する。
我々は、量子化、知識蒸留、プルーニングを含むモデルレベルの圧縮手法と、KVキャッシュの効率的な設計のようなシステムレベルの最適化に焦点を当てる。
それぞれの手法は、数値的精度の低下からモデル間の知識の伝達、ニューラルネットワークの構造的単純化に至るまで、LLMを最適化するためのユニークなアプローチを提供する。
さらに、LLM推論の効率をさらに高めるシステムレベルの設計における新たなトレンドについて論じる。
本調査は, モデル圧縮の最近の進歩と, LLMを多種多様なアプリケーションに対して, よりアクセスしやすく, 実用的なものにする可能性について概説することを目的としている。
関連論文リスト
- New Solutions on LLM Acceleration, Optimization, and Application [14.995654657013741]
大規模言語モデル (LLM) は、様々な応用において人間のような文章を解釈・生成する能力を持つ非常に強力な機器となっている。
しかし、LLMのサイズと複雑さの増大は、トレーニングとデプロイメントの両方において大きな課題をもたらしている。
これらの課題に対処するための最近の進歩と研究の方向性について概観する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-16T11:56:50Z) - Tender: Accelerating Large Language Models via Tensor Decomposition and Runtime Requantization [0.6445087473595953]
大規模言語モデル(LLM)は、機械学習における様々なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示す。
LLM推論のデプロイは、高い計算とメモリ要求のために問題となる。
我々は,低精度でLLM推論を効率的に展開できるアルゴリズム-ハードウェア共設計ソリューションであるテンダーを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-16T09:51:55Z) - LLMC: Benchmarking Large Language Model Quantization with a Versatile Compression Toolkit [55.73370804397226]
鍵圧縮技術である量子化は、大きな言語モデルを圧縮し、加速することにより、これらの要求を効果的に軽減することができる。
本稿では,プラグアンドプレイ圧縮ツールキットであるLLMCについて,量子化の影響を公平かつ体系的に検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-09T11:49:05Z) - On the Compressibility of Quantized Large Language Models [13.443384050034922]
大規模言語モデル(LLM)は、エッジまたはモバイルデバイスにデプロイされ、データプライバシとリアルタイム処理機能を提供する。
LLMは、エッジやモバイルデバイスの限られたメモリに完全に収まるには大きすぎるかもしれないし、推論を完了するには、部分的にストレージからロードする必要がある。
データ圧縮技術を適用してデータ移動を減らし、メモリ制約デバイス上での量子化LDMの推論を高速化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-03T03:27:07Z) - LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。
本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。
このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T07:33:05Z) - Towards Efficient Generative Large Language Model Serving: A Survey from
Algorithms to Systems [14.355768064425598]
生成型大規模言語モデル(LLM)が最前線に立ち、データとのインタラクション方法に革命をもたらします。
しかし、これらのモデルをデプロイする際の計算強度とメモリ消費は、効率性の観点から大きな課題を呈している。
本研究は,機械学習システム(MLSys)研究の観点から,効率的なLCM提供手法の必要性について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-23T11:57:53Z) - The Efficiency Spectrum of Large Language Models: An Algorithmic Survey [54.19942426544731]
LLM(Large Language Models)の急速な成長は、様々なドメインを変換する原動力となっている。
本稿では,LLMのエンドツーエンドのアルゴリズム開発に不可欠な多面的効率性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T16:00:25Z) - Retrieval-based Knowledge Transfer: An Effective Approach for Extreme
Large Language Model Compression [64.07696663255155]
大規模事前学習型言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて例外的な性能を示した。
しかし、これらのモデルの巨大なサイズは、現実世界のアプリケーションに展開する上で大きな課題をもたらします。
本稿では,LLMの知識を極めて小規模なモデルに効果的に伝達するRetrieval-based Knowledge Transfer (RetriKT)と呼ばれる新しい圧縮パラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T07:58:20Z) - Simultaneous Machine Translation with Large Language Models [51.470478122113356]
我々は,SimulMTタスクに大規模言語モデルを適用する可能性を検討する。
MUST-Cデータセットと異なる9言語でtextttLlama2-7b-chatモデルを用いて実験を行った。
その結果,LLM は BLEU と LAAL の指標で専用MT モデルよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T04:06:47Z) - Scaling Vision-Language Models with Sparse Mixture of Experts [128.0882767889029]
提案手法は, 等価計算コストの高密度モデルに対して, 様々なベンチマークにおいて, 最先端性能を実現することができることを示す。
我々の研究は、MoEモデルのトレーニングの安定化、モデル解釈可能性に対するMoEの影響の理解、ビジョン言語モデルをスケールする際の計算性能間のトレードオフのバランスに関する貴重な洞察を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-13T16:00:31Z)
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。