論文の概要: EoRA: Training-free Compensation for Compressed LLM with Eigenspace Low-Rank Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21271v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 17:59:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:11.685562
• Title: EoRA: Training-free Compensation for Compressed LLM with Eigenspace Low-Rank Approximation
• Title（参考訳）: EoRA:Eigenspace Low-Rank Approximationを用いた圧縮LDMのトレーニング不要補償
• Authors: Shih-Yang Liu, Huck Yang, Chein-Yi Wang, Nai Chit Fung, Hongxu Yin, Charbel Sakr, Saurav Muralidharan, Kwang-Ting Cheng, Jan Kautz, Yu-Chiang Frank Wang, Pavlo Molchanov, Min-Hung Chen,
• Abstract要約: EoRAは、圧縮されたLLaMA2/3モデルの様々なタスクにおけるエラーを補償する従来の手法より一貫して優れている。 EoRAは、圧縮エラーを補うスケーラブルでトレーニング不要なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.72669153805018
• License:
• Abstract: In this work, we re-formulate the model compression problem into the customized compensation problem: Given a compressed model, we aim to introduce residual low-rank paths to compensate for compression errors under customized requirements from users (e.g., tasks, compression ratios), resulting in greater flexibility in adjusting overall capacity without being constrained by specific compression formats. However, naively applying SVD to derive residual paths causes suboptimal utilization of the low-rank representation capacity. Instead, we propose Training-free Eigenspace Low-Rank Approximation (EoRA), a method that directly minimizes compression-induced errors without requiring gradient-based training, achieving fast optimization in minutes using a small amount of calibration data. EoRA projects compression errors into the eigenspace of input activations, leveraging eigenvalues to effectively prioritize the reconstruction of high-importance error components. Moreover, EoRA can be seamlessly integrated with fine-tuning and quantization to further improve effectiveness and efficiency. EoRA consistently outperforms previous methods in compensating errors for compressed LLaMA2/3 models on various tasks, such as language generation, commonsense reasoning, and math reasoning tasks (e.g., 31.31%/12.88% and 9.69% improvements on ARC-Easy/ARC-Challenge and MathQA when compensating LLaMA3-8B that is quantized to 4-bit and pruned to 2:4 sparsity). EoRA offers a scalable, training-free solution to compensate for compression errors, making it a powerful tool to deploy LLMs in various capacity and efficiency requirements.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,モデル圧縮問題をカスタマイズされた補償問題に再構成する: 圧縮されたモデルが与えられた場合,ユーザ(タスク,圧縮比率など)のカスタマイズされた要求の下で圧縮エラーを補償する残差の低ランクパスを導入し,特定の圧縮フォーマットに制約されることなく,全体的な容量調整の柔軟性を高めることを目的とする。 しかし、残留経路の導出にSVDを間接的に適用すると、低ランク表現能力が最適以下に活用される。 その代わりに、勾配に基づくトレーニングを必要とせずに直接圧縮誘起誤差を最小化し、少量のキャリブレーションデータを用いて数分で高速な最適化を実現するEoRA(Training-free Eigenspace Low-Rank Approximation)を提案する。 EoRAは、圧縮エラーを入力アクティベーションの固有空間に投影し、固有値を利用して、高重要性のエラーコンポーネントの再構成を効果的に優先順位付けする。 さらに、EoRAを微調整や量子化とシームレスに統合することで、効率と効率をさらに向上することができる。 EoRAは、圧縮されたLLaMA2/3モデルの誤りを言語生成、コモンセンス推論、数学推論タスク(例えば、ARC-Easy/ARC-ChallengeとMathQAの9.69%の改善)で補うことで、従来の方法よりずっと優れていた。 EoRAは、圧縮エラーを補償するスケーラブルでトレーニング不要なソリューションを提供する。

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