論文の概要: Optimization Strategies for Enhancing Resource Efficiency in Transformers & Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00046v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 08:54:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 05:47:09.102973
• Title: Optimization Strategies for Enhancing Resource Efficiency in Transformers & Large Language Models
• Title（参考訳）: 変圧器・大規模言語モデルにおける資源効率向上のための最適化手法
• Authors: Tom Wallace, Naser Ezzati-Jivan, Beatrice Ombuki-Berman,
• Abstract要約: 本研究では,量子化,知識蒸留,プルーニングなどの最適化手法について検討する。 4ビット量子化は、最小精度の損失でエネルギー使用量を大幅に削減する。 KDとStructured Pruningを組み合わせたNVIDIAのMinitronアプローチのようなハイブリッドアプローチは、サイズ縮小と精度保持の間の有望なトレードオフを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Advancements in Natural Language Processing are heavily reliant on the Transformer architecture, whose improvements come at substantial resource costs due to ever-growing model sizes. This study explores optimization techniques, including Quantization, Knowledge Distillation, and Pruning, focusing on energy and computational efficiency while retaining performance. Among standalone methods, 4-bit Quantization significantly reduces energy use with minimal accuracy loss. Hybrid approaches, like NVIDIA's Minitron approach combining KD and Structured Pruning, further demonstrate promising trade-offs between size reduction and accuracy retention. A novel optimization equation is introduced, offering a flexible framework for comparing various methods. Through the investigation of these compression methods, we provide valuable insights for developing more sustainable and efficient LLMs, shining a light on the often-ignored concern of energy efficiency.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理の進歩はTransformerアーキテクチャに大きく依存している。 本研究では, 量子化, 知識蒸留, プルーニングなどの最適化手法について検討し, 性能を維持しながら, エネルギーと計算効率に着目した。 スタンドアロンの手法の中で、4ビット量子化は最小の精度の損失でエネルギー消費を著しく削減する。 KDとStructured Pruningを組み合わせたNVIDIAのMinitronアプローチのようなハイブリッドアプローチは、サイズ縮小と精度保持の間の有望なトレードオフを示す。 様々な手法を比較するフレキシブルなフレームワークを提供する新しい最適化方程式が導入された。 これらの圧縮手法の調査を通じて, エネルギー効率に関するしばしば無視される懸念に光を当て, より持続的で効率的なLCMを開発する上で, 貴重な知見を提供する。

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