論文の概要: EvoPress: Towards Optimal Dynamic Model Compression via Evolutionary Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14649v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 17:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:24:40.703274
• Title: EvoPress: Towards Optimal Dynamic Model Compression via Evolutionary Search
• Title（参考訳）: EvoPress:進化的探索による最適動的モデル圧縮を目指して
• Authors: Oliver Sieberling, Denis Kuznedelev, Eldar Kurtic, Dan Alistarh,
• Abstract要約: 本稿では, 与えられた入力範囲において, 確実に最適である動的圧縮に対する新しい, 汎用的なアプローチを提案する。 これらの理論的保証は、Llama, Mistral, Phiモデルの動的圧縮に高い競争力を与えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.86918407429272
• License:
• Abstract: The high computational costs of large language models (LLMs) have led to a flurry of research on LLM compression, via methods such as quantization, sparsification, or structured pruning. A new frontier in this area is given by \emph{dynamic, non-uniform} compression methods, which adjust the compression levels (e.g., sparsity) per-block or even per-layer in order to minimize accuracy loss, while guaranteeing a global compression threshold. Yet, current methods rely on heuristics for identifying the "importance" of a given layer towards the loss, based on assumptions such as \emph{error monotonicity}, i.e. that the end-to-end model compression error is proportional to the sum of layer-wise errors. In this paper, we revisit this area, and propose a new and general approach for dynamic compression that is provably optimal in a given input range. We begin from the motivating observation that, in general, \emph{error monotonicity does not hold for LLMs}: compressed models with lower sum of per-layer errors can perform \emph{worse} than models with higher error sums. To address this, we propose a new general evolutionary framework for dynamic LLM compression called EvoPress, which has provable convergence, and low sample and evaluation complexity. We show that these theoretical guarantees lead to highly competitive practical performance for dynamic compression of Llama, Mistral and Phi models. Via EvoPress, we set new state-of-the-art results across all compression approaches: structural pruning (block/layer dropping), unstructured sparsity, as well as quantization with dynamic bitwidths. Our code is available at https://github.com/IST-DASLab/EvoPress.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の高計算コストは、量子化、スパーシフィケーション、構造化プルーニングといった手法を通じて、LLM圧縮の研究を急激なものにしている。 この領域の新しいフロンティアは、グローバルな圧縮閾値を保証しつつ、精度の損失を最小限に抑えるため、ブロックごとの圧縮レベル(例えば、間隔)や層ごとの圧縮レベルを調節する、emph{dynamic, non-uniform} 圧縮メソッドによって与えられる。 しかし、現在の手法は、与えられた層の損失に対する「重要」を識別するヒューリスティックスに依存しており、すなわち、エンド・ツー・エンドのモデル圧縮誤差はレイヤーワイドの誤差の和に比例する、という仮定に基づいている。 本稿では、この領域を再検討し、与えられた入力範囲において確実に最適である動的圧縮に対する新しい、そして一般的なアプローチを提案する。 一般に、LLM に対して 'emph{error monotonicity' は成立しない: 層当たり誤差の少ない圧縮モデルでは、より高いエラー和を持つモデルよりも \emph{worse} を実行することができる。 そこで本研究では,EvoPressと呼ばれる動的LLM圧縮のための新しい進化的フレームワークを提案する。 これらの理論的保証は、Llama, Mistral, Phiモデルの動的圧縮に高い競争力を与えることを示す。 EvoPressでは、構造的プルーニング(ブロック/層減少)、非構造的スパーシリティ、動的ビット幅の量子化など、すべての圧縮アプローチにまたがって、新しい最先端結果を設定しました。 私たちのコードはhttps://github.com/IST-DASLab/EvoPress.comで利用可能です。

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