論文の概要: AVSS: Layer Importance Evaluation in Large Language Models via Activation Variance-Sparsity Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02117v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 14:29:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:47:56.108543
• Title: AVSS: Layer Importance Evaluation in Large Language Models via Activation Variance-Sparsity Analysis
• Title（参考訳）: AVSS: アクティベーション・バランス・スパーシティ分析による大規模言語モデルの層重要度評価
• Authors: Zichen Song, Yuxin Wu, Sitan Huang, Zhongfeng Kang,
• Abstract要約: 本稿では,各層がモデル性能に与える影響を評価するために,正規化活性化分散と疎性を組み合わせた新しい計量法を提案する。 AVSSに基づいて、約25%のレイヤを特定し、取り除くことにより、元のモデル性能の90%以上を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.854247492297834
• License:
• Abstract: The evaluation of layer importance in deep learning has been an active area of research, with significant implications for model optimization and interpretability. Recently, large language models (LLMs) have gained prominence across various domains, yet limited studies have explored the functional importance and performance contributions of individual layers within LLMs, especially from the perspective of activation distribution. In this work, we propose the Activation Variance-Sparsity Score (AVSS), a novel metric combining normalized activation variance and sparsity to assess each layer's contribution to model performance. By identifying and removing approximately the lowest 25% of layers based on AVSS, we achieve over 90% of original model performance across tasks such as question answering, language modeling, and sentiment classification, indicating that these layers may be non-essential. Our approach provides a systematic method for identifying less critical layers, contributing to efficient large language model architectures.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングにおける層の重要性の評価は、モデル最適化と解釈可能性に大きな影響を及ぼす研究の活発な領域である。 近年, 大規模言語モデル (LLM) は様々な領域で注目されているが, LLM内の個々の層の機能的重要性と性能的寄与について, 特に活性化分布の観点から検討する研究は限られている。 本研究では,各層がモデル性能に与える影響を評価するために,正規化活性化分散と疎性を組み合わせた新しいメトリクスであるアクティベーション・ヴァリタンス・スパーシリティスコア(AVSS)を提案する。 AVSSに基づいて、約25%のレイヤを特定し、取り除くことにより、質問応答、言語モデリング、感情分類といったタスクにおいて、元のモデル性能の90%以上を達成し、これらのレイヤが重要でない可能性があることを示す。 我々のアプローチは、重要でないレイヤを特定するための体系的な方法を提供し、効率的な大規模言語モデルアーキテクチャに寄与します。

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