論文の概要: Return of the Encoder: Maximizing Parameter Efficiency for SLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16273v2
• Date: Thu, 30 Jan 2025 16:44:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 11:53:10.639005
• Title: Return of the Encoder: Maximizing Parameter Efficiency for SLMs
• Title（参考訳）: エンコーダの返却:SLMのパラメータ効率の最大化
• Authors: Mohamed Elfeki, Rui Liu, Chad Voegele,
• Abstract要約: encoder-decoderアーキテクチャは、エッジデバイスのデコーダのみのモデルと比較して、47%のレイテンシと4.7倍のスループットを実現している。 本稿では,エンコーダ・デコーダモデルを用いた,大規模でスケーラブルなデコーダのみの教師の能力を活用した新しい知識蒸留フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.246337121596753
• License:
• Abstract: The dominance of large decoder-only language models has overshadowed encoder-decoder architectures, despite their fundamental efficiency advantages in sequence processing. For small language models (SLMs) - those with 1 billion parameters or fewer - our systematic analysis across GPU, CPU, and NPU platforms reveals that encoder-decoder architectures achieve 47% lower first-token latency and 4.7x higher throughput compared to decoder-only models on edge devices. These gains may be attributed to encoder-decoder's one-time input processing and efficient separation of understanding and generation phases. We introduce a novel knowledge distillation framework that enables encoder-decoder models to leverage capabilities from large scalable decoder-only teachers while preserving their architectural advantages, achieving up to 6 average performance points improvement across diverse tasks, with significant gains in asymmetric sequence tasks where input and output distributions can benefit from different processing approaches. When combined with modern advances like Rotary Positional Embeddings (RoPE) and Vision encoders, our systematic investigation demonstrates that encoder-decoder architectures provide a more practical path toward deploying capable language models in resource-constrained environments. Our findings challenge the prevailing trend toward decoder-only scaling, showing that architectural choices become increasingly crucial as parameter budgets decrease, particularly for on-device and edge deployments where computational efficiency is paramount.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデコーダのみの言語モデルの優位性は、シーケンス処理における根本的な効率性にもかかわらず、エンコーダ-デコーダアーキテクチャに隠れている。 小さな言語モデル(SLM) - パラメータが10億以下の - では、GPU、CPU、NPUプラットフォームにわたる体系的な分析により、エンコーダ-デコーダアーキテクチャは、エッジデバイスのデコーダのみのモデルに比べて、47%のレイテンシと4.7倍のスループットを実現していることが明らかになった。 これらの利得は、エンコーダ・デコーダのワンタイム入力処理と、理解と生成フェーズの効率的な分離に起因する可能性がある。 本稿では,エンコーダ・デコーダモデルを用いて,大規模でスケーラブルなデコーダのみの教師の能力を活用できる新しい知識蒸留フレームワークを提案する。 ロータリー位置埋め込み(RoPE)やビジョンエンコーダ(Vision encoder)といった近代的な進歩と組み合わせることで,エンコーダ・デコーダアーキテクチャが,資源制約のある環境において有能な言語モデルをデプロイする上で,より実用的な経路を提供することを示す。 本研究は,特に計算効率が最重要であるデバイス上およびエッジ配置において,パラメータ予算が減少するにつれて,デコーダのみのスケーリングが主流となる傾向に挑戦する。

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