論文の概要: Lightweight and Post-Training Structured Pruning for On-Device Large Lanaguage Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15255v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 16:03:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 21:57:03.583689
• Title: Lightweight and Post-Training Structured Pruning for On-Device Large Lanaguage Models
• Title（参考訳）: オンデバイス大型ラナゲージモデルのための軽量・後処理構造解析
• Authors: Zihuai Xu, Yang Xu, Hongli Xu, Yunming Liao, Zhiwei Yao, Zuan Xie,
• Abstract要約: 我々は,ハイブリッド・グラニュラリティ・プルーニング戦略を用いた軽量なポストトレーニング構造化プルーニング手法Compumを紹介する。 Compは、LLM-Prunerと比較して20%のプルーニング比でLLaMA-2-7Bモデルの性能を6.13%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.93284417365518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Considering the hardware-friendly characteristics and broad applicability, structured pruning has emerged as an efficient solution to reduce the resource demands of large language models (LLMs) on resource-constrained devices. Traditional structured pruning methods often need fine-tuning to recover performance loss, which incurs high memory overhead and substantial data requirements, rendering them unsuitable for on-device applications. Additionally, post-training structured pruning techniques typically necessitate specific activation functions or architectural modifications, thereby limiting their scope of applications. Herein, we introduce COMP, a lightweight post-training structured pruning method that employs a hybrid-granularity pruning strategy. COMP initially prunes selected model layers based on their importance at a coarse granularity, followed by fine-grained neuron pruning within the dense layers of each remaining model layer. To more accurately evaluate neuron importance, COMP introduces a new matrix condition-based metric. Subsequently, COMP utilizes mask tuning to recover accuracy without the need for fine-tuning, significantly reducing memory consumption. Experimental results demonstrate that COMP improves performance by 6.13\% on the LLaMA-2-7B model with a 20\% pruning ratio compared to LLM-Pruner, while simultaneously reducing memory overhead by 80\%.
• Abstract（参考訳）: ハードウェアフレンドリーな特徴と幅広い適用性を考えると、構造化プルーニングは資源制約のあるデバイス上での大規模言語モデル(LLM)のリソース要求を減らすための効率的なソリューションとして登場した。 従来の構造化プルーニング手法は、性能損失を回復するために微調整を必要とすることが多く、高いメモリオーバーヘッドとかなりのデータ要求が生じるため、デバイス上のアプリケーションには適さない。 さらに、訓練後の構造化プルーニング技術は、通常、特定のアクティベーション機能やアーキテクチャの変更を必要とするため、アプリケーションの範囲が制限される。 本稿では,ハイブリッド・グラニュラリティ・プルーニング戦略を用いた軽量なポストトレーニング後構造化プルーニング手法Compumを紹介する。 コンプレックスは当初、粗い粒度での重要性に基づいてモデル層を選択し、その後、残ったモデル層の密度の高い層内できめ細粒のニューロンを刈り取る。 ニューロンの重要性をより正確に評価するために、Compoは新しいマトリックス条件に基づく計量を導入した。 その後、Computはマスクチューニングを使用して微調整を必要とせずに精度を回復し、メモリ消費を大幅に削減する。 実験の結果,CompumはLLaMA-2-7Bモデルにおいて,LLM-Prunerと比較して20倍のプルーニング比で6.13倍の性能向上を実現し,同時にメモリオーバーヘッドを80倍に低減した。

関連論文リスト

• Mosaic: Composite Projection Pruning for Resource-efficient LLMs [2.6831773062745863]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の微粒化手法であるプロジェクションプルーニングを紹介する。 複合プロジェクションプルーニングを用いた刈り込みLDMの作成と展開を行う新しいシステムであるMosaicを開発した。 モザイクモデルは粗粒プルーニングで得られたモデルよりも84.2%低いパープレキシティと31.4%高い精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-08T11:51:35Z)
• DReSS: Data-driven Regularized Structured Streamlining for Large Language Models [30.47317140878219]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな進歩を遂げているが、その規模が大きくなると高い計算とメモリコストがもたらされる。 本稿では,まず正規化,次にプーン,そして最後に微細構造を適用する新しいパラダイムを提案する。 プルーニングされるコンポーネントを正規化するために少量のデータを活用することで、DReSSは、重要な情報をモデルの残りの部分に前もって明示的に転送する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-29T14:28:11Z)
• You Only Prune Once: Designing Calibration-Free Model Compression With Policy Learning [20.62274005080048]
  PruneNetは、ポリシー学習プロセスとしてモデルプルーニングを再構成する新しいモデル圧縮手法である。 LLaMA-2-7Bモデルはわずか15分で圧縮でき、ゼロショット性能の80%以上を維持できる。 複雑なマルチタスク言語理解タスクでは、PruneNetはオリジナルのモデルの80%のパフォーマンスを維持することで、その堅牢性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-25T18:26:39Z)
• FASP: Fast and Accurate Structured Pruning of Large Language Models [24.185245582500876]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T09:38:39Z)
• 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)
• Everybody Prune Now: Structured Pruning of LLMs with only Forward Passes [68.86687117368247]
  バックプロパゲーションの不要な勾配のない構造化プルーニング手法であるBonsaiを紹介する。 ボンサイは少ないリソースでより良い圧縮を実現するが、セミ構造化プルーニングによって生成されるモデルよりも2倍高速なモデルも生成する。 この結果から,バックプロップを必要条件として取り除くことで,最先端の効率性と性能が向上する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T04:48:26Z)
• Accurate and Structured Pruning for Efficient Automatic Speech Recognition [23.897482741744117]
  本稿では,コンバータモデルのモデルサイズと推論コストを削減するための新しい圧縮手法を提案する。 提案手法は, モデルサイズを50%削減し, 推論コストを28%削減し, 性能損失を最小限に抑える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T04:31:16Z)
• Iterative Soft Shrinkage Learning for Efficient Image Super-Resolution [91.3781512926942]
  画像超解像(SR)は、CNNからトランスフォーマーアーキテクチャへの広範なニューラルネットワーク設計を目撃している。 本研究は,市販のネットワーク設計を生かし,基礎となる計算オーバーヘッドを低減するため,超高解像度イテレーションにおけるネットワークプルーニングの可能性について検討する。 本研究では, ランダムネットワークのスパース構造を最適化し, 重要でない重みを小さめに微調整することにより, 反復型軟収縮率(ISS-P)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T21:06:13Z)
• Efficient Micro-Structured Weight Unification and Pruning for Neural Network Compression [56.83861738731913]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルは、特にリソース制限されたデバイスにおいて、実用的なアプリケーションに不可欠である。 既往の非構造的あるいは構造化された重量刈り法は、推論を真に加速することはほとんど不可能である。 ハードウェア互換のマイクロ構造レベルでの一般化された重み統一フレームワークを提案し,高い圧縮と加速度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T17:22:59Z)
• MLPruning: A Multilevel Structured Pruning Framework for Transformer-based Models [78.45898846056303]
  プルーニングは、大きな自然言語処理モデルに関連するメモリフットプリントと計算コストを削減する効果的な方法である。 我々は,頭部刈り込み,行刈り,ブロックワイズ刈りという3つの異なるレベルの構造化刈り込みを利用する,新しいマルチレベル構造化刈り込みフレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T22:00:44Z)
• Dynamic Probabilistic Pruning: A general framework for hardware-constrained pruning at different granularities [80.06422693778141]
  異なる粒度(重み、カーネル、フィルタ/フィーチャーマップ)での刈り取りを容易にするフレキシブルな新しい刈り取り機構を提案する。 このアルゴリズムをDPP(Dynamic Probabilistic Pruning)と呼ぶ。 DPPは、画像分類のための異なるベンチマークデータセットで訓練された一般的なディープラーニングモデルを刈り取る際に、競合圧縮率と分類精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-26T17:01:52Z)

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。