論文の概要: HWPQ: Hessian-free Weight Pruning-Quantization For LLM Compression And Acceleration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16376v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 02:50:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 22:09:10.904992
• Title: HWPQ: Hessian-free Weight Pruning-Quantization For LLM Compression And Acceleration
• Title（参考訳）: HWPQ: LLM圧縮と加速のためのヘシアンフリー軽量プルーニング量子化
• Authors: Yuhan Kang, Zhongdi Luo, Mei Wen, Yang Shi, Jun He, Jianchao Yang, Zeyu Xue, Jing Feng, Xinwang Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデルのためのHWPQ(Hessian-free Weight Pruning-Quantization)法を提案する。 HWPQは、コントリビューションベースのウェイトメトリックを導入することにより、計算集約的なヘッセン行列計算の必要性を排除している。 我々はHWPQが量子化時間で5.97x(最大20.75x)、プルーニング時間で12.29x(最大56.02x)の平均スピードアップを達成するのを観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.47938791069985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success across numerous domains. However, the high time complexity of existing pruning and quantization methods significantly hinders their effective deployment on resource-constrained consumer or edge devices. In this study, we propose a novel Hessian-free Weight Pruning-Quantization (HWPQ) method. HWPQ eliminates the need for computationally intensive Hessian matrix calculations by introducing a contribution-based weight metric, which evaluates the importance of weights without relying on second-order derivatives. Additionally, we employ the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) technique to bypass weight sorting, enabling the selection of weights that contribute most to LLM accuracy and further reducing time complexity. Our approach is extended to support 2:4 structured sparsity pruning, facilitating efficient execution on modern hardware accelerators. Experimental results demonstrate that HWPQ significantly enhances the compression performance of LLaMA2. Compared to state-of-the-art quantization and pruning frameworks, HWPQ achieves average speedups of 5.97x (up to 20.75x) in quantization time and 12.29x (up to 56.02x) in pruning time, while largely preserving model accuracy. Furthermore, we observe a 1.50x inference speedup compared to the baseline.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くのドメインで大きな成功を収めています。 しかし、既存のプルーニングと量子化の手法の時間的複雑さは、リソース制約のあるコンシューマやエッジデバイスへの効果的な展開を著しく妨げている。 本研究では,HWPQ(Hessian-free Weight Pruning-Quantization)法を提案する。 HWPQは、2階微分に頼らずに重みの重要性を評価するコントリビューションベースの重み計量を導入することで、計算集約的なヘッセン行列計算の必要性を排除している。 さらに、重み付けを回避し、LLMの精度に最も寄与する重みの選択を可能にし、さらに時間的複雑さを低減するために、Exponentially Weighted moving Average (EWMA) 技術を用いている。 われわれのアプローチは2:4の構造化されたスパシティプルーニングをサポートするように拡張され、現代のハードウェアアクセラレーター上での効率的な実行が容易になった。 実験により,HWPQはLLaMA2の圧縮性能を著しく向上することが示された。 最先端の量子化およびプルーニングフレームワークと比較すると、HWPQは量子化時間で5.97x(最大20.75x)、プルーニング時間で12.29x(最大56.02x)の平均スピードアップを達成するが、モデル精度はほとんど保存されている。 さらに、ベースラインと比較して1.50倍の推論速度を観測する。

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