論文の概要: ESPACE: Dimensionality Reduction of Activations for Model Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05437v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 18:59:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 18:47:31.595139
• Title: ESPACE: Dimensionality Reduction of Activations for Model Compression
• Title（参考訳）: ESPACE:モデル圧縮のためのアクティベーションの次元化
• Authors: Charbel Sakr, Brucek Khailany,
• Abstract要約: 本研究では, アクティベーションの次元的低減に基づくLLM圧縮技術であるESPACEを提案する。 ESPACEでは、GPT3、Llama2、Nemotron4モデルの50%の圧縮が可能で、精度は低い。 ESPACEはGEMMの実行時間を短縮し、既存のハードウェアで推論遅延をプリフィルする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.98131272298465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose ESPACE, an LLM compression technique based on dimensionality reduction of activations. Unlike prior works on weight-centric tensor decomposition, ESPACE projects activations onto a pre-calibrated set of principal components. The activation-centrality of the approach enables retraining LLMs with no loss of expressivity; while at inference, weight decomposition is obtained as a byproduct of matrix multiplication associativity. Theoretical results on the construction of projection matrices with optimal computational accuracy are provided. Experimentally, we find ESPACE enables 50% compression of GPT3, Llama2, and Nemotron4 models with small accuracy degradation, as low as a 0.18 perplexity increase on GPT3-22B. At lower compression rates of 20% to 40%, ESPACE drives GPT3 models to outperforming their baseline, by up to a 0.38 decrease in perplexity for GPT3-8B. ESPACE also reduces GEMM execution time and prefill inference latency on existing hardware. Comparison with related works on compressing Llama2-7B via matrix factorization shows that ESPACE is a first step in advancing the state-of-the-art in tensor decomposition compression of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, アクティベーションの次元的低減に基づくLLM圧縮技術であるESPACEを提案する。 ウェイト中心テンソル分解に関する以前の研究とは異なり、ESPACEは主成分の事前校正セットに活性化を計画している。 このアプローチの活性化中央性は、表現力の損失のないLLMの再訓練を可能にし、推論では、重み分解は行列乗算連想性の副産物として得られる。 最適計算精度を持つ射影行列の構成に関する理論的結果を提供する。 実験により,ESPACEはGPT3,Llama2,Nemotron4モデルの50%の圧縮が可能であり,GPT3-22Bでは0.18パープレキシティが増大する。 ESPACEは20%から40%の圧縮速度でGPT3モデルを駆動し、GPT3-8Bのパープレキシティを最大0.38減少させる。 ESPACEはGEMMの実行時間を短縮し、既存のハードウェアで推論遅延をプリフィルする。 行列分解によるLlama2-7B圧縮に関する関連する研究と比較すると、ESPACEはLLMのテンソル分解圧縮における最先端化の第一歩である。

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