論文の概要: MaskLLM: Learnable Semi-Structured Sparsity for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17481v2
• Date: Sat, 07 Dec 2024 12:01:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:51:46.954401
• Title: MaskLLM: Learnable Semi-Structured Sparsity for Large Language Models
• Title（参考訳）: MaskLLM:大規模言語モデルのための学習可能な半構造化空間
• Authors: Gongfan Fang, Hongxu Yin, Saurav Muralidharan, Greg Heinrich, Jeff Pool, Jan Kautz, Pavlo Molchanov, Xinchao Wang,
• Abstract要約: この研究は、大規模言語モデルにおける半構造化(あるいはN:M'')のスパーシティを確立する学習可能なプルーニング手法であるMaskLLMを紹介した。 MaskLLMはGumbel Softmaxサンプリングを通じて学習可能な分布としてN:Mパターンを明示的にモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.64417894918506
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are distinguished by their massive parameter counts, which typically result in significant redundancy. This work introduces MaskLLM, a learnable pruning method that establishes Semi-structured (or ``N:M'') Sparsity in LLMs, aimed at reducing computational overhead during inference. Instead of developing a new importance criterion, MaskLLM explicitly models N:M patterns as a learnable distribution through Gumbel Softmax sampling. This approach facilitates end-to-end training on large-scale datasets and offers two notable advantages: 1) High-quality Masks - our method effectively scales to large datasets and learns accurate masks; 2) Transferability - the probabilistic modeling of mask distribution enables the transfer learning of sparsity across domains or tasks. We assessed MaskLLM using 2:4 sparsity on various LLMs, including LLaMA-2, Nemotron-4, and GPT-3, with sizes ranging from 843M to 15B parameters, and our empirical results show substantial improvements over state-of-the-art methods. For instance, leading approaches achieve a perplexity (PPL) of 10 or greater on Wikitext compared to the dense model's 5.12 PPL, but MaskLLM achieves a significantly lower 6.72 PPL solely by learning the masks with frozen weights. Furthermore, MaskLLM's learnable nature allows customized masks for lossless application of 2:4 sparsity to downstream tasks or domains. Code is available at https://github.com/NVlabs/MaskLLM.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、大きなパラメータ数によって区別される。 本研究は,Semi-structured(または ``N:M'') Sparsity in LLMsを確立する学習可能なプルーニング手法であるMaskLLMを紹介する。 新しい重要な基準を開発する代わりに、MaskLLMはGumbel Softmaxサンプリングを通じて学習可能な分布としてN:Mパターンを明示的にモデル化する。 このアプローチは、大規模データセットのエンドツーエンドトレーニングを促進し、次の2つの顕著なアドバンテージを提供する。 1)高品質マスク - 当社の手法は,大規模なデータセットに効果的にスケールし,正確なマスクを学習する。 2)伝達可能性(Transferability) - マスク分布の確率論的モデリングにより,領域やタスク間の疎さの伝達学習が可能になる。 LLaMA-2, Nemotron-4, GPT-3 など様々な LLM の2:4 間隔で MaskLLM の評価を行った。 例えば、先導的なアプローチは、密度の高いモデルの5.12 PPLと比較して、Wikitext上で10以上のパープレキシティ(PPL)を達成するが、MaskLLMは、凍結重量でマスクを学習することで、かなり低い6.72 PPLを達成する。 さらに、MaskLLMの学習可能な性質は、ダウンストリームタスクやドメインへの2:4のロスレス適用のためにカスタマイズされたマスクを可能にする。 コードはhttps://github.com/NVlabs/MaskLLM.comで入手できる。

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