論文の概要: Navigating Extremes: Dynamic Sparsity in Large Output Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03171v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 17:19:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:17:17.163965
• Title: Navigating Extremes: Dynamic Sparsity in Large Output Space
• Title（参考訳）: エクストリームをナビゲートする:大出力空間におけるダイナミックな分散性
• Authors: Nasib Ullah, Erik Schultheis, Mike Lasby, Yani Ioannou, Rohit Babbar,
• Abstract要約: 動的スパーストレーニング(DST)は、効率的なモデルを生成するための訓練後プルーニングの代替として登場した。 我々は、半構造化スパース訓練の最近の進歩を活用し、大きな出力空間を持つ分類領域にDSTを適用した。 スパース分類器から高密度テキストエンコーダへの勾配流は、優れた入力表現の学習を困難にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.231219025536679
• License:
• Abstract: In recent years, Dynamic Sparse Training (DST) has emerged as an alternative to post-training pruning for generating efficient models. In principle, DST allows for a more memory efficient training process, as it maintains sparsity throughout the entire training run. However, current DST implementations fail to capitalize on this in practice. Because sparse matrix multiplication is much less efficient than dense matrix multiplication on GPUs, most implementations simulate sparsity by masking weights. In this paper, we leverage recent advances in semi-structured sparse training to apply DST in the domain of classification with large output spaces, where memory-efficiency is paramount. With a label space of possibly millions of candidates, the classification layer alone will consume several gigabytes of memory. Switching from a dense to a fixed fan-in sparse layer updated with sparse evolutionary training (SET); however, severely hampers training convergence, especially at the largest label spaces. We find that poor gradient flow from the sparse classifier to the dense text encoder make it difficult to learn good input representations. By employing an intermediate layer or adding an auxiliary training objective, we recover most of the generalisation performance of the dense model. Overall, we demonstrate the applicability and practical benefits of DST in a challenging domain -- characterized by a highly skewed label distribution that differs substantially from typical DST benchmark datasets -- which enables end-to-end training with millions of labels on commodity hardware.
• Abstract（参考訳）: 近年、動的スパーストレーニング(DST)は、効率的なモデルを生成するための訓練後プルーニングの代替として登場した。 原則として、DSTはトレーニング実行全体を通して間隔を保ちながら、よりメモリ効率のよいトレーニングプロセスを可能にします。 しかし、現在のDST実装は、実際にはこれに乗じてはいない。 スパース行列乗算はGPU上の密度行列乗算よりもはるかに効率的であるため、ほとんどの実装はマスキング重みによってスパースをシミュレートする。 本稿では,記憶効率が最重要である大出力領域の分類領域にDSTを適用するために,半構造化スパーストレーニングの最近の進歩を活用する。 数百万の候補のラベル空間では、分類層だけで数ギガバイトのメモリを消費する。 密度の高いファンインスパース層から固定されたファンインスパース層への切り替えは、スパース進化訓練(SET)によって更新されたが、特に最大のラベル空間において、深刻なハマーストレーニング収束が生じた。 スパース分類器から高密度テキストエンコーダへの勾配流は、優れた入力表現の学習を困難にしている。 中間層を利用したり、補助的な訓練目標を付加することにより、高密度モデルの一般化性能を回復する。 全体として、DSTの適用性と実践的なメリット - 典型的なDSTベンチマークデータセットと大きく異なる、高度に歪んだラベル分布を特徴とする -- は、数百万のラベルをコモディティハードウェア上でエンドツーエンドのトレーニングを可能にする。

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