論文の概要: Early Exit Is a Natural Capability in Transformer-based Models: An Empirical Study on Early Exit without Joint Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01455v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 12:46:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:46:56.930912
• Title: Early Exit Is a Natural Capability in Transformer-based Models: An Empirical Study on Early Exit without Joint Optimization
• Title（参考訳）: 変圧器モデルにおける早期退避は自然能力である:共同最適化のない早期退避に関する実証的研究
• Authors: Weiqiao Shan, Long Meng, Tong Zheng, Yingfeng Luo, Bei Li, junxin Wang, Tong Xiao, Jingbo Zhu,
• Abstract要約: アーリーエグジット(EE)は、自動回帰デコーディングを加速することを目的としている。 EEはモデル全体を使用する代わりに中間層から出力を生成する。 最適なEEレイヤを配置する精度を改善することで、課題に対処するために、共同最適化を使わなければならない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.66431809316171
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) exhibit exceptional performance across various downstream tasks. However, they encounter limitations due to slow inference speeds stemming from their extensive parameters. The early exit (EE) is an approach that aims to accelerate auto-regressive decoding. EE generates outputs from intermediate layers instead of using the whole model, which offers a promising solution to this challenge. However, additional output layers and joint optimization used in conventional EE hinder the application of EE in LLMs. In this paper, we explore the possibility of LLMs EE without additional output layers and joint optimization. Our findings indicate that EE is a natural capability within transformer-based models. While joint optimization does not give model EE capability, it must be employed to address challenges by improving the accuracy of locating the optimal EE layer through gating functions. Additionally, our study reveals patterns in EE behavior from a sub-word perspective based on the LLaMA model and the potential possibility for EE based on sub-layers.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクにまたがる例外的なパフォーマンスを示す。 しかし、これらは広範囲なパラメータから生じる推論速度の遅さによる制限に直面している。 アーリーエグジット(EE)は、自動回帰デコーディングの高速化を目的としたアプローチである。 EEは、モデル全体ではなく中間層から出力を生成します。 しかし、従来のEEで使われる出力層と共同最適化は、LLMにおけるEEの適用を妨げる。 本稿では,新たな出力層や共同最適化を伴わないLLMs EEの可能性について検討する。 以上の結果から,脳波はトランスフォーマーモデルにおける自然な能力であることが示唆された。 共同最適化ではモデルEEの能力は提供されないが、ゲーティング機能を通じて最適なEEレイヤを配置する精度を改善することで、課題に対処する必要がある。 さらに,LLaMAモデルに基づくサブワード視点からEE行動のパターンを明らかにするとともに,サブレイヤに基づくEEの可能性を明らかにする。

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