論文の概要: EchoAtt: Attend, Copy, then Adjust for More Efficient Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14595v1
- Date: Sun, 22 Sep 2024 21:08:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 21:57:16.625106
- Title: EchoAtt: Attend, Copy, then Adjust for More Efficient Large Language Models
- Title（参考訳）: EchoAtt: より効率的な大規模言語モデルのためのテンプレート、コピー、調整
- Authors: Hossein Rajabzadeh, Aref Jafari, Aman Sharma, Benyamin Jami, Hyock Ju Kwon, Ali Ghodsi, Boxing Chen, Mehdi Rezagholizadeh,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて優れた性能を示している。
本稿では,レイヤ間の注目パターンの類似性を解析し,活用することにより,トランスフォーマーベースモデルの最適化を目的とした,新しいフレームワークであるEchoAttを紹介する。
TinyLLaMA-1.1Bによる最良の結果は、EchoAttが推論速度を15%改善し、トレーニング速度を25%改善し、パラメータ数を約4%削減し、ゼロショット性能を改善したことを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.57891007810509
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs), with their increasing depth and number of parameters, have demonstrated outstanding performance across a variety of natural language processing tasks. However, this growth in scale leads to increased computational demands, particularly during inference and fine-tuning. To address these challenges, we introduce EchoAtt, a novel framework aimed at optimizing transformer-based models by analyzing and leveraging the similarity of attention patterns across layers. Our analysis reveals that many inner layers in LLMs, especially larger ones, exhibit highly similar attention matrices. By exploiting this similarity, EchoAtt enables the sharing of attention matrices in less critical layers, significantly reducing computational requirements without compromising performance. We incorporate this approach within a knowledge distillation setup, where a pre-trained teacher model guides the training of a smaller student model. The student model selectively shares attention matrices in layers with high similarity while inheriting key parameters from the teacher. Our best results with TinyLLaMA-1.1B demonstrate that EchoAtt improves inference speed by 15\%, training speed by 25\%, and reduces the number of parameters by approximately 4\%, all while improving zero-shot performance. These findings highlight the potential of attention matrix sharing to enhance the efficiency of LLMs, making them more practical for real-time and resource-limited applications.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、その深度とパラメータの数の増加とともに、様々な自然言語処理タスクにおいて優れたパフォーマンスを示している。
しかし、このスケールの増大は、特に推論と微調整の間、計算要求の増大につながる。
これらの課題に対処するために,レイヤ間の注目パターンの類似性を解析し活用することにより,トランスフォーマーベースのモデルの最適化を目的とした,新しいフレームワークであるEchoAttを紹介した。
解析の結果, LLMの内部層, 特に大きな層は, 非常に類似した注意行列を示すことが明らかとなった。
この類似性を活用することで、EchoAttは注意行列をあまり重要でない層で共有することができ、性能を損なうことなく計算要求を大幅に削減できる。
本手法を知識蒸留システムに組み込むことにより,教師モデルがより小規模な学生モデルの訓練を指導する。
学生モデルは、教師から重要なパラメータを継承しながら、高い類似性を持つ層に注意行列を選択的に共有する。
TinyLLaMA-1.1Bによる最良の結果は、EchoAttが推論速度を15倍改善し、トレーニング速度を25倍改善し、パラメータ数を約4倍削減し、ゼロショット性能を向上することを示した。
これらの知見は,LLMの効率を高めるためにアテンションマトリックス共有の可能性を強調し,リアルタイムおよびリソース制限されたアプリケーションにおいてより実用的なものとなる。
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