論文の概要: QPruner: Probabilistic Decision Quantization for Structured Pruning in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11629v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 10:14:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:55:53.916372
• Title: QPruner: Probabilistic Decision Quantization for Structured Pruning in Large Language Models
• Title（参考訳）: QPruner: 大規模言語モデルにおける構造化プルーニングのための確率論的決定量子化
• Authors: Changhai Zhou, Yuhua Zhou, Shijie Han, Qian Qiao, Hongguang Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクを大幅に進歩させた。 構造化プルーニングはモデルサイズの削減に有効な手法であるが、しばしば精度を著しく低下させる。 我々は、微調整と推論の両方でメモリ消費を減らすために、構造化プルーニングフレームワークに量子化を導入する。 モデルサイズの削減に構造化プルーニングを用いた新しいフレームワークQPrunerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.093903491123962
• License:
• Abstract: The rise of large language models (LLMs) has significantly advanced various natural language processing (NLP) tasks. However, the resource demands of these models pose substantial challenges. Structured pruning is an effective approach to reducing model size, but it often results in significant accuracy degradation, necessitating parameter updates to adapt. Unfortunately, such fine-tuning requires substantial memory, which limits its applicability. To address these challenges, we introduce quantization into the structured pruning framework to reduce memory consumption during both fine-tuning and inference. However, the combined errors from pruning and quantization increase the difficulty of fine-tuning, requiring a more refined quantization scheme. To this end, we propose QPruner, a novel framework that employs structured pruning to reduce model size, followed by a layer-wise mixed-precision quantization scheme. Quantization precisions are assigned to each layer based on their importance to the target task, and Bayesian optimization is employed to refine precision allocation strategies, ensuring a balance between model accuracy and memory efficiency. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that QPruner significantly outperforms existing methods in memory savings while maintaining or improving model performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の台頭は、様々な自然言語処理(NLP)タスクを大幅に進歩させた。 しかし、これらのモデルのリソース要求は重大な課題を引き起こす。 構造的プルーニングはモデルサイズの削減に有効な手法であるが、しばしば精度を著しく低下させ、パラメータの更新を適応させる必要がある。 残念ながら、このような微調整はかなりのメモリを必要とするため、適用性が制限される。 これらの課題に対処するため、構造化プルーニングフレームワークに量子化を導入し、微調整と推論の両方でメモリ消費を削減する。 しかし、プルーニングと量子化の併用による誤差は微調整の難しさを増し、より洗練された量子化スキームを必要とする。 そこで本研究では,モデルサイズの削減に構造化プルーニングを用いた新しいフレームワークQPrunerを提案する。 量子化精度は、目的のタスクに対する重要性に基づいて各レイヤに割り当てられ、ベイジアン最適化は精度割当戦略を洗練させ、モデルの精度とメモリ効率のバランスを確保するために使用される。 ベンチマークデータセットに関する大規模な実験により、QPrunerは、モデルパフォーマンスを維持したり改善したりしながら、メモリ節約における既存のメソッドを大幅に上回っていることが示されている。

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