Fugu-MT 論文翻訳(概要): Language Models as Zero-shot Lossless Gradient Compressors: Towards General Neural Parameter Prior Models

論文の概要: Language Models as Zero-shot Lossless Gradient Compressors: Towards General Neural Parameter Prior Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17836v2
Date: Wed, 22 Jan 2025 09:26:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-23 16:52:33.688052
Title: Language Models as Zero-shot Lossless Gradient Compressors: Towards General Neural Parameter Prior Models
Title（参考訳）: ゼロショットロスレス勾配圧縮機としての言語モデル:一般ニューラルパラメータ事前モデルに向けて
Authors: Hui-Po Wang, Mario Fritz,
Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)はゼロショット設定でグラデーション先行として振る舞うことができる。本稿では,LSMと算術符号を統合する新しい手法であるLM-GCを紹介する。実験により、LM-GCは既存の最先端のロスレス圧縮手法を超越していることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 56.00251589760559
License:
Abstract: Despite the widespread use of statistical prior models in various fields, such models for neural network gradients have long been overlooked. The inherent challenge stems from their high-dimensional structures and complex interdependencies, which complicate effective modeling. In this work, we demonstrate the potential of large language models (LLMs) to act as gradient priors in a zero-shot setting. We examine the property by considering lossless gradient compression -- a critical application in distributed learning -- that depends heavily on precise probability modeling. To achieve this, we introduce LM-GC, a novel method that integrates LLMs with arithmetic coding. Our technique converts plain gradients into text-like formats, enhancing token efficiency by up to 38 times compared to their plain representations. We ensure that this data conversion maintains a close alignment with the structure of plain gradients and the symbols commonly recognized by LLMs. Our experiments indicate that LM-GC surpasses existing state-of-the-art lossless compression methods, improving compression rates by 10% up to 17.2% across various datasets and architectures. Additionally, our approach shows promising compatibility with lossy compression techniques such as quantization and sparsification. These findings highlight the significant potential of LLMs as a model for effectively handling gradients. Code is available at https://github.com/hui-po-wang/LM-GC.
Abstract（参考訳）: 様々な分野で統計的事前モデルが広く使われているにもかかわらず、ニューラルネットワーク勾配のそのようなモデルは長い間見過ごされてきた。固有の課題は、それらの高次元構造と複雑な相互依存から来ており、これは効果的なモデリングを複雑にしている。本研究では,ゼロショット設定において,大規模言語モデル (LLM) が勾配先行として機能する可能性を実証する。分散学習における重要な応用であるロスレス勾配圧縮(ロスレス勾配圧縮)を,精度の高い確率モデルに大きく依存して検討する。そこで本研究では,LSMと算術符号を統合する新しい手法であるLM-GCを紹介する。本手法は,平易な勾配をテキスト型に変換することで,平易な表現に比べて最大38倍のトークン効率を向上する。我々は、このデータ変換が、平面勾配の構造とLLMによって一般的に認識されるシンボルとの密接な整合性を維持することを保証する。実験の結果、LM-GCは既存の最先端のロスレス圧縮手法を超越し、様々なデータセットやアーキテクチャで圧縮率を最大で10パーセント向上し、17.2%に向上した。さらに,本手法は,量子化やスパシフィケーションなどの圧縮技術との互換性が期待できることを示す。これらの結果は,勾配を効果的に扱えるモデルとして,LLMの有意義な可能性を示している。コードはhttps://github.com/hui-po-wang/LM-GCで公開されている。

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