論文の概要: FlexiGPT: Pruning and Extending Large Language Models with Low-Rank Weight Sharing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14713v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 18:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:58:14.383896
• Title: FlexiGPT: Pruning and Extending Large Language Models with Low-Rank Weight Sharing
• Title（参考訳）: FlexiGPT:低レベルウェイトシェアリングによる大規模言語モデルの実行と拡張
• Authors: James Seale Smith, Chi-Heng Lin, Shikhar Tuli, Haris Jeelani, Shangqian Gao, Yilin Shen, Hongxia Jin, Yen-Chang Hsu,
• Abstract要約: 本稿では,重み付けスコアに基づいてモデルブロックを選択的にプルーする大規模言語モデル(LLM)をプルーする手法を提案する。 重み共有機構を用いて各刈り込みブロックを置換する原理的計量を提案する。 経験的評価は、既存の方法よりも大幅にパフォーマンスが向上したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.12511498024836
• License:
• Abstract: The rapid proliferation of large language models (LLMs) in natural language processing (NLP) has created a critical need for techniques that enable efficient deployment on memory-constrained devices without compromising performance. We present a method to prune LLMs that selectively prunes model blocks based on an importance score and replaces them with a low-parameter replacement strategy. Specifically, we propose a principled metric to replace each pruned block using a weight-sharing mechanism that leverages unpruned counterparts from the model and block-specific low-rank adapters. Furthermore, we facilitate the learning of these replacement blocks with output feature normalization and an adapter initialization scheme built on low-rank SVD reconstructions. Empirical evaluations demonstrate substantial performance gains over existing methods, achieving state-of-the-art performance on 5/6 benchmarks for a compression rate of 30% and 6/6 benchmarks for a compression rate of 40%. We also demonstrate that our approach can extend smaller models, boosting performance on 6/6 benchmarks using only ~0.3% tokens of extended training with minimal additional parameter costs.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)における大規模言語モデル(LLM)の急速な普及は、パフォーマンスを損なうことなく、メモリ制限されたデバイスへの効率的なデプロイを可能にする技術に対する重要なニーズを生み出している。 重要スコアに基づいてモデルブロックを選択的にプーンし,低パラメータ置換戦略で置き換えるLCMのプーン法を提案する。 具体的には、モデルとブロック固有の低ランクアダプタからの未切断ブロックを利用した重み付け機構を用いて、各プルーニングブロックを置き換える原理的メトリクスを提案する。 さらに,低ランクSVD再構成をベースとした,出力特性正規化とアダプタ初期化方式により,これらの置換ブロックの学習を容易にする。 実験的な評価は、従来の方法よりも大幅にパフォーマンスが向上し、5/6ベンチマークで30%、6/6ベンチマークで40%の圧縮率で最先端のパフォーマンスが達成された。 また,本手法はより小さなモデルを拡張し,パラメータの最小化による拡張トレーニングのトークンを0.3%程度しか使用せず,6/6ベンチマークの性能向上を図っている。

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