論文の概要: Low-Rank Adapters Meet Neural Architecture Search for LLM Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16372v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 02:14:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:43:14.977092
• Title: Low-Rank Adapters Meet Neural Architecture Search for LLM Compression
• Title（参考訳）: LLM圧縮のためのニューラルネットワークによる低ランク適応器
• Authors: J. Pablo Muñoz, Jinjie Yuan, Nilesh Jain,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)の急速な拡張は、微調整と展開に必要な計算資源に関して重大な課題を提起している。 低ランクアダプタの最近の進歩は、これらのモデルのパラメータ効率のよい微調整(PEFT)において有効であることを示した。 本稿では,低ランク表現をニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)技術と相乗化するための革新的なアプローチを包括的に論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
• License:
• Abstract: The rapid expansion of Large Language Models (LLMs) has posed significant challenges regarding the computational resources required for fine-tuning and deployment. Recent advancements in low-rank adapters have demonstrated their efficacy in parameter-efficient fine-tuning (PEFT) of these models. This retrospective paper comprehensively discusses innovative approaches that synergize low-rank representations with Neural Architecture Search (NAS) techniques, particularly weight-sharing super-networks. Robust solutions for compressing and fine-tuning large pre-trained models are developed by integrating these methodologies. Our analysis highlights the potential of these combined strategies to democratize the use of LLMs, making them more accessible for deployment in resource-constrained environments. The resulting models exhibit reduced memory footprints and faster inference times, paving the way for more practical and scalable applications of LLMs. Models and code are available at https://github.com/IntelLabs/Hardware-Aware-Automated-Machine-Learning.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な拡張は、微調整と展開に必要な計算資源に関して重大な課題を提起している。 低ランクアダプタの最近の進歩は、これらのモデルのパラメータ効率のよい微調整(PEFT)において有効であることを示した。 本稿では,低ランク表現をニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)技術,特に重み付けスーパーネットワークと相乗する革新的なアプローチを包括的に論じる。 これらの手法を統合することにより、圧縮および微調整された大規模事前学習モデルのロバスト解を開発した。 我々の分析は、これらの複合戦略がLLMの使用を民主化し、資源制約のある環境への展開がより容易になる可能性を強調している。 結果として得られたモデルはメモリフットプリントを減らし、推論時間を短縮し、LCMのより実用的でスケーラブルな応用への道を開いた。 モデルとコードはhttps://github.com/IntelLabs/Hardware-Aware-Aware-Automated-Machine-Learningで公開されている。

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