論文の概要: FASP: Fast and Accurate Structured Pruning of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09412v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 09:38:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:09:46.651312
• Title: FASP: Fast and Accurate Structured Pruning of Large Language Models
• Title（参考訳）: FASP: 大規模言語モデルの高速かつ正確な構造化プルーニング
• Authors: Hanyu Hu, Pengxiang Zhao, Ping Li, Yi Zheng, Zhefeng Wang, Xiaoming Yuan,
• Abstract要約: FASP(Fast and Accurate Structured Pruning)は,大規模言語モデル(LLM)のための新しい構造化プルーニングフレームワークである。 FASPはシーケンシャルなレイヤを相互にリンクする独自のプルーニング構造を採用しており、同時に前のレイヤで対応する行を削除しながら、追加のパフォーマンス損失を発生させることなく、ひとつのレイヤで列を削除できる。 我々は,OPTおよびLLaMAモデルファミリー上でのFASPを評価し,最先端の手法と比較して,下流タスクの難易度と精度において優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.185245582500876
• License:
• Abstract: The rapid increase in the size of large language models (LLMs) has significantly escalated their computational and memory demands, posing challenges for efficient deployment, especially on resource-constrained devices. Structured pruning has emerged as an effective model compression method that can reduce these demands while preserving performance. In this paper, we introduce FASP (Fast and Accurate Structured Pruning), a novel structured pruning framework for LLMs that emphasizes both speed and accuracy. FASP employs a distinctive pruning structure that interlinks sequential layers, allowing for the removal of columns in one layer while simultaneously eliminating corresponding rows in the preceding layer without incurring additional performance loss. The pruning metric, inspired by Wanda, is computationally efficient and effectively selects components to prune. Additionally, we propose a restoration mechanism that enhances model fidelity by adjusting the remaining weights post-pruning. We evaluate FASP on the OPT and LLaMA model families, demonstrating superior performance in terms of perplexity and accuracy on downstream tasks compared to state-of-the-art methods. Our approach achieves significant speed-ups, pruning models such as OPT-125M in 17 seconds and LLaMA-30B in 15 minutes on a single NVIDIA RTX 4090 GPU, making it a highly practical solution for optimizing LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のサイズが急速に増加し、計算とメモリの要求が大幅に増大し、特にリソース制約のあるデバイスにおいて、効率的なデプロイメントの課題が浮かび上がっている。 構造化プルーニングは、性能を維持しながらこれらの要求を低減できる効果的なモデル圧縮手法として登場した。 本稿では,高速かつ高精度なLCMのための新しい構造化プルーニングフレームワークであるFASP(Fast and Accurate Structured Pruning)を紹介する。 FASPはシーケンシャルなレイヤを相互にリンクする独自のプルーニング構造を採用しており、同時に前のレイヤで対応する行を削除しながら、追加のパフォーマンス損失を発生させることなく、ひとつのレイヤで列を削除できる。 パンダにインスパイアされたプルーニング計量は計算的に効率的であり、プルーンの成分を効果的に選択する。 さらに, 残量調整によるモデル忠実度の向上を図った復元機構を提案する。 我々は,OPTおよびLLaMAモデルファミリー上でのFASPを評価し,最先端の手法と比較して,下流タスクの難易度と精度において優れた性能を示す。 提案手法は,1つのNVIDIA RTX 4090 GPU上で,OPT-125Mを17秒で,LLaMA-30Bを15分でプルーニングするなど,大幅な高速化を実現し,LLMを最適化するための極めて実用的なソリューションとなる。

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