論文の概要: Scaling Law for Post-training after Model Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10272v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 15:28:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:48.10472
• Title: Scaling Law for Post-training after Model Pruning
• Title（参考訳）: モデルプランニング後のポストトレーニングのスケーリング法則
• Authors: Xiaodong Chen, Yuxuan Hu, Jing Zhang, Xiaokang Zhang, Cuiping Li, Hong Chen,
• Abstract要約: トランスフォーマーアーキテクチャに基づく大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインやタスクに広く採用されている。 これを軽減するため、高性能を維持しつつ、より効率的なモデルを作成するためにモデルプルーニング技術が開発されている。 本稿では,LLMの学習後要件について検討し,学習後データの最適量を決定するためのスケーリング法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.9935656519956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) based on the Transformer architecture are widely employed across various domains and tasks. However, their increasing size imposes significant hardware demands, limiting practical deployment. To mitigate this, model pruning techniques have been developed to create more efficient models while maintaining high performance. Despite this, post-training after pruning is crucial for performance recovery and can be resource-intensive. This paper investigates the post-training requirements of pruned LLMs and introduces a scaling law to determine the optimal amount of post-training data. Post-training experiments with the Llama-3 and Qwen-2.5 series models, pruned using depth pruning, width pruning, and 2:4 semi-structured pruning, show that higher pruning ratios necessitate more post-training data for performance recovery, whereas larger LLMs require less. The proposed scaling law predicts a model's loss based on its parameter counts before and after pruning, as well as the post-training token counts. Furthermore, we find that the scaling law established from smaller LLMs can be reliably extrapolated to larger LLMs. This work provides valuable insights into the post-training of pruned LLMs and offers a practical scaling law for optimizing post-training data usage.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャに基づく大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメインやタスクに広く採用されている。 しかし、そのサイズが大きくなると、ハードウェアの要求が大きくなり、実際のデプロイメントが制限される。 これを軽減するため、高性能を維持しつつ、より効率的なモデルを作成するためにモデルプルーニング技術が開発されている。 それにもかかわらず、プルーニング後のポストトレーニングはパフォーマンス回復に不可欠であり、リソース集約化が可能である。 本稿では,LLMの学習後要件について検討し,学習後データの最適量を決定するためのスケーリング法を提案する。 Llama-3 および Qwen-2.5 シリーズモデルを用いた後トレーニング実験では、深度刈り、幅刈り、および2:4の半構造化プルーニングを用い、高いプルーニング比がパフォーマンス回復により多くのポストトレーニングデータを必要とする一方で、より大きな LLM はより少ない。 提案法は,プルーニング前後のパラメータ数とポストトレーニング後のトークン数に基づいて,モデルの損失を予測する。 さらに,より小さなLSMから確立されたスケーリング法則は,より大きなLSMに対して確実に外挿可能であることがわかった。 この研究は、刈り取られたLLMのポストトレーニングに関する貴重な洞察を提供し、トレーニング後のデータ使用量を最適化するための実践的なスケーリング法を提供する。

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