論文の概要: Self-calibration for Language Model Quantization and Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17170v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 16:50:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:25:39.026600
• Title: Self-calibration for Language Model Quantization and Pruning
• Title（参考訳）: 言語モデル量子化とプルーニングのための自己校正
• Authors: Miles Williams, George Chrysostomou, Nikolaos Aletras,
• Abstract要約: 量子化とプルーニングはモデル圧縮の基本的なアプローチである。 トレーニング後の環境では、最先端の量子化とプルーニングの方法はキャリブレーションデータを必要とする。 自己校正を解決策として提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.00221764773372
• License:
• Abstract: Quantization and pruning are fundamental approaches for model compression, enabling efficient inference for language models. In a post-training setting, state-of-the-art quantization and pruning methods require calibration data, a small set of unlabeled examples. Conventionally, randomly sampled web text is used, aiming to reflect the model training data. However, this poses two key problems: (1) unrepresentative calibration examples can harm model performance, and (2) organizations increasingly avoid releasing model training data. In this paper, we propose self-calibration as a solution. Our approach requires no external data, instead leveraging the model itself to generate synthetic calibration data as a better approximation of the pre-training data distribution. We extensively compare the performance of self-calibration with several baselines, across a variety of models, compression methods, and tasks. Our approach proves consistently competitive in maximizing downstream task performance, frequently outperforming even using real data.
• Abstract（参考訳）: 量子化とプルーニングはモデル圧縮の基本的なアプローチであり、言語モデルの効率的な推論を可能にする。 トレーニング後の環境では、最先端の量子化とプルーニング法はキャリブレーションデータを必要とする。 従来、ランダムにサンプル化されたWebテキストが使われ、モデルのトレーニングデータを反映することを目的としていた。 しかし、このことは、(1)非表現的校正例はモデルの性能を損なう可能性があり、(2)組織はモデルトレーニングデータのリリースをますます避けている。 本稿では,自己校正を解法として提案する。 提案手法では,事前学習データ分布の近似として,モデル自体を利用して合成キャリブレーションデータを生成する。 我々は,様々なモデル,圧縮方法,タスクに対して,自己校正性能をいくつかのベースラインと比較した。 我々の手法は、ダウンストリームタスクのパフォーマンスを最大化するのに一貫して競争力があることを証明し、実際のデータでさえも性能が向上する。

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