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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14713v2
• Date: Fri, 31 Jan 2025 17:38:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:59:48.702094
• 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。

関連論文リスト

• Reward-Guided Speculative Decoding for Efficient LLM Reasoning [80.55186052123196]
  Reward-Guided Speculative Decoding (RSD)は,大規模言語モデル(LLM)における推論の効率向上を目的とした新しいフレームワークである。 RSDは、厳密な偏りを強制する既存の投機的復号法とは対照的に、制御されたバイアスをハイリワード出力の優先順位付けに取り入れている。 RSDは,対象モデルのみでの復号化に対して,高い効率向上を実現し,並列復号法よりも高い精度を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T17:19:57Z)
• ALoRE: Efficient Visual Adaptation via Aggregating Low Rank Experts [71.91042186338163]
  ALoREは、Kroneckerによって構築された超複素パラメータ化空間をAggregate Low Rank Expertsに再利用する新しいPETL法である。 巧妙な設計のおかげで、ALoREは無視できる余分なパラメータを保持し、凍ったバックボーンに強制的にマージできる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T12:31:30Z)
• MOFHEI: Model Optimizing Framework for Fast and Efficient Homomorphically Encrypted Neural Network Inference [0.8388591755871735]
  ホモモルフィック暗号化(HE)により、暗号化データ上で機械学習タスクを実行できる。 HEに基づくニューラルネットワーク推論を高速かつ効率的にするためのモデルを最適化するフレームワークであるMOFHEIを提案する。 このフレームワークはLeNet上で最大98%のプルーニング比を実現し,PI実行に必要なHE操作の最大93%を排除した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T22:44:54Z)
• Search for Efficient Large Language Models [52.98684997131108]
  大規模言語モデル(LLMs)は、人工知能研究の領域で長い間停滞してきた。 軽量プルーニング、量子化、蒸留がLLMの圧縮に取り入れられ、メモリの削減と推論の加速を狙った。 ほとんどのモデル圧縮技術は、最適アーキテクチャの探索を見越して重量最適化に重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T21:32:12Z)
• A Convex-optimization-based Layer-wise Post-training Pruner for Large Language Models [24.185245582500876]
  本稿では,凸最適化モデルとアルゴリズムに基づく最初のポストトレーニングプルーナであるFISTAPrunerを紹介する。 FISTAPrunerは層内累積誤差補正機構を搭載し、並列プルーニングをサポートする。 OPT, LLaMA, LLaMA-2, LLaMA-3 などのモデルにおける FISTAPruner の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T12:33:46Z)
• A deeper look at depth pruning of LLMs [49.30061112976263]
  大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングにはリソース集約的だが、本番環境でのデプロイにはよりコストがかかる。 最近の研究は、ブロックの重要性を推定するために、安価なプロキシに基づいてLSMのブロックをプルークしようと試みている。 適応メトリクスはタスク間のパフォーマンスのトレードオフを示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T08:40:27Z)
• Bypass Back-propagation: Optimization-based Structural Pruning for Large Language Models via Policy Gradient [57.9629676017527]
  大規模言語モデルを用いた最適化に基づく構造解析手法を提案する。 我々は,プルーニングモデルの損失を最適化することにより,確率空間におけるプルーニングマスクを直接学習する。 A100 GPUで13Bモデルに対して約35GBのメモリで2.7時間動作させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-15T09:31:03Z)
• ALPS: Improved Optimization for Highly Sparse One-Shot Pruning for Large Language Models [14.310720048047136]
  ALPSは,演算子分割法と事前条件付き勾配共役型後処理法を用いて,プルーニング問題に対処する最適化ベースのフレームワークである。 提案手法はベクトル化とGPU並列性を有効利用しながら収束を加速し理論的に保証する新しい手法を取り入れている。 OPT-30Bモデルでは70%の間隔で、ALPSはWikiTextデータセットにおけるテストの難易度を13%削減し、既存の手法と比較してゼロショットベンチマークのパフォーマンスを19%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T02:57:41Z)
• FineQuant: Unlocking Efficiency with Fine-Grained Weight-Only Quantization for LLMs [9.072821427818557]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語タスクで最先端のパフォーマンスを達成しているが、実用的なデプロイメントには課題がある。 メモリ消費を削減し,LLMの推論を高速化する,効率的な重みのみの量子化法を提案する。 我々は,OPT-175Bや内部MoEモデルのような大規模オープンソースモデルに対するアプローチを評価し,スループットを最大3.65倍に向上しながら,最小限の精度の損失を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T23:57:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。