論文の概要: Beyond Linear Approximations: A Novel Pruning Approach for Attention Matrix

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11261v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 04:35:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:04:34.969697
• Title: Beyond Linear Approximations: A Novel Pruning Approach for Attention Matrix
• Title（参考訳）: 線形近似を超えて: 注意行列の新しい解析手法
• Authors: Yingyu Liang, Jiangxuan Long, Zhenmei Shi, Zhao Song, Yufa Zhou,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、私たちの日常生活の様々な側面を強化する大きな可能性を示しています。 彼らの成長する能力は、非常に大きなモデルサイズを犠牲にし、エッジデバイスへのデプロイメントを困難にしている。 本稿では,注目行列の近似を直接最適化する LLM 重み付け手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.086679273053853
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown immense potential in enhancing various aspects of our daily lives, from conversational AI to search and AI assistants. However, their growing capabilities come at the cost of extremely large model sizes, making deployment on edge devices challenging due to memory and computational constraints. This paper introduces a novel approach to LLM weight pruning that directly optimizes for approximating the attention matrix, a core component of transformer architectures. Unlike existing methods that focus on linear approximations, our approach accounts for the non-linear nature of the Softmax attention mechanism. We provide theoretical guarantees for the convergence of our Gradient Descent-based optimization method to a near-optimal pruning mask solution. Our preliminary empirical results demonstrate the effectiveness of this approach in maintaining model performance while significantly reducing computational costs. This work establishes a new theoretical foundation for pruning algorithm design in LLMs, potentially paving the way for more efficient LLM inference on resource-constrained devices.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、会話型AIから検索やAIアシスタントまで、私たちの日常生活のさまざまな側面を強化する大きな可能性を示しています。 しかし、その増大する能力は、非常に大きなモデルサイズを犠牲にしており、メモリと計算の制約のためにエッジデバイスへのデプロイを困難にしている。 本稿では, トランスアーキテクチャのコアコンポーネントであるアテンション行列の近似を直接最適化する, LLMウェイトプルーニングへの新しいアプローチを提案する。 線形近似に焦点をあてる既存の手法とは異なり、我々の手法はソフトマックスの注意機構の非線形の性質を考慮に入れている。 我々は,グラディエントDescentに基づく最適化手法の近似最適プルーニングマスク解への収束を理論的に保証する。 予備実験により, 計算コストを大幅に削減しつつ, モデル性能維持における本手法の有効性を実証した。 この研究は、LLMにおけるプルーニングアルゴリズム設計の新たな理論的基盤を確立し、リソース制約のあるデバイス上でのより効率的なLLM推論の道を開く可能性がある。

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