論文の概要: SoftLMs: Efficient Adaptive Low-Rank Approximation of Language Models using Soft-Thresholding Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10543v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 19:29:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:35:30.198382
• Title: SoftLMs: Efficient Adaptive Low-Rank Approximation of Language Models using Soft-Thresholding Mechanism
• Title（参考訳）: SoftLMs:Soft-Thresholdingメカニズムを用いた適応型低ランク言語モデルの効率的な近似
• Authors: Priyansh Bhatnagar, Linfeng Wen, Mingu Kang,
• Abstract要約: 本稿では,ソフトしきい値設定機構を用いて各層のランクを動的に決定する新しい圧縮手法を提案する。 本手法は,識別タスクのBERTや生成タスクのGPT2,TinyLlamaなど,注目に基づくアーキテクチャに適用可能である。 実験により,提案手法はエンコーダ/デコーダにおける1.33Xから1.72Xの高速化を実現し,全パラメータの50%削減を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7170348600689374
• License:
• Abstract: Extensive efforts have been made to boost the performance in the domain of language models by introducing various attention-based transformers. However, the inclusion of linear layers with large dimensions contributes to significant computational and memory overheads. The escalating computational demands of these models necessitate the development of various compression techniques to ensure their deployment on devices, particularly in resource-constrained environments. In this paper, we propose a novel compression methodology that dynamically determines the rank of each layer using a soft thresholding mechanism, which clips the singular values with a small magnitude in a differentiable form. This approach automates the decision-making process to identify the optimal degree of compression for each layer. We have successfully applied the proposed technique to attention-based architectures, including BERT for discriminative tasks and GPT2 and TinyLlama for generative tasks. Additionally, we have validated our method on Mamba, a recently proposed state-space model. Our experiments demonstrate that the proposed technique achieves a speed-up of 1.33X to 1.72X in the encoder/ decoder with a 50% reduction in total parameters.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの領域において、様々な注意に基づくトランスフォーマーを導入してパフォーマンスを高めるために、広範囲な努力がなされている。 しかし、大きな次元を持つ線形層を包含することは、計算とメモリのオーバーヘッドに大きく寄与する。 これらのモデルの計算要求の増大は、特に資源制約のある環境でのデバイスへの展開を保証するために、様々な圧縮技術の開発を必要とする。 本稿では,ソフトしきい値決定機構を用いて各層のランクを動的に決定する新しい圧縮手法を提案する。 このアプローチは、各レイヤの最適な圧縮度を特定するための意思決定プロセスを自動化する。 本手法は,識別タスクのBERTや生成タスクのGPT2,TinyLlamaなど,注目に基づくアーキテクチャに適用可能である。 さらに,最近提案された状態空間モデルであるMambaについて検証を行った。 実験により,提案手法はエンコーダ/デコーダにおける1.33Xから1.72Xの高速化を実現し,全パラメータの50%削減を実現した。

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