論文の概要: Search for Efficient Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17372v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 20:04:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 16:30:51.061304
• Title: Search for Efficient Large Language Models
• Title（参考訳）: 効率的大言語モデルの探索
• Authors: Xuan Shen, Pu Zhao, Yifan Gong, Zhenglun Kong, Zheng Zhan, Yushu Wu, Ming Lin, Chao Wu, Xue Lin, Yanzhi Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLMs)は、人工知能研究の領域で長い間停滞してきた。 軽量プルーニング、量子化、蒸留がLLMの圧縮に取り入れられ、メモリの削減と推論の加速を狙った。 ほとんどのモデル圧縮技術は、最適アーキテクチャの探索を見越して重量最適化に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.98684997131108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have long held sway in the realms of artificial intelligence research. Numerous efficient techniques, including weight pruning, quantization, and distillation, have been embraced to compress LLMs, targeting memory reduction and inference acceleration, which underscore the redundancy in LLMs. However, most model compression techniques concentrate on weight optimization, overlooking the exploration of optimal architectures. Besides, traditional architecture search methods, limited by the elevated complexity with extensive parameters, struggle to demonstrate their effectiveness on LLMs. In this paper, we propose a training-free architecture search framework to identify optimal subnets that preserve the fundamental strengths of the original LLMs while achieving inference acceleration. Furthermore, after generating subnets that inherit specific weights from the original LLMs, we introduce a reformation algorithm that utilizes the omitted weights to rectify the inherited weights with a small amount of calibration data. Compared with SOTA training-free structured pruning works that can generate smaller networks, our method demonstrates superior performance across standard benchmarks. Furthermore, our generated subnets can directly reduce the usage of GPU memory and achieve inference acceleration. Code: https://github.com/shawnricecake/search-llm
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)は、人工知能研究の領域で長い間停滞してきた。 減量、量子化、蒸留など多くの効率的な技術がLLMの圧縮に取り入れられ、LLMの冗長性を裏付けるメモリ削減と推論の加速を狙った。 しかし、ほとんどのモデル圧縮技術は、最適なアーキテクチャの探索を見越して、重量最適化に重点を置いている。 さらに,従来のアーキテクチャ探索手法は,LLM上での有効性を示すのに苦慮している。 本稿では,推定加速度を達成しつつ,元のLLMの基本強度を保ちながら最適なサブネットを識別する学習自由アーキテクチャ探索フレームワークを提案する。 さらに,従来のLCMから特定の重みを継承するサブネットを生成した上で,省略した重みを利用して,少量のキャリブレーションデータを用いて遺伝的重みを補正する改質アルゴリズムを導入する。 より小さなネットワークを生成できるSOTA学習不要な構造化プルーニング処理と比較して,本手法は標準ベンチマークよりも優れた性能を示す。 さらに、生成したサブネットはGPUメモリの使用を直接削減し、推論アクセラレーションを実現することができる。 コード:https://github.com/shawnricecake/search-llm

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