論文の概要: Choose Your Model Size: Any Compression by a Single Gradient Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01717v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 18:40:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:45.966613
• Title: Choose Your Model Size: Any Compression by a Single Gradient Descent
• Title（参考訳）: モデルのサイズを1グレーディエントで決める方法
• Authors: Martin Genzel, Patrick Putzky, Pengfei Zhao, Sebastian Schulze, Mattes Mollenhauer, Robert Seidel, Stefan Dietzel, Thomas Wollmann,
• Abstract要約: イテレーティブ・プルーニング(ACIP)による圧縮について紹介する。 ACIPは、単一の勾配降下ランから圧縮性能トレードオフを決定するアルゴリズム的なアプローチである。 本稿では,ACIPが共通量子化に基づく圧縮手法をシームレスに補完することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.074689052563878
• License:
• Abstract: The adoption of Foundation Models in resource-constrained environments remains challenging due to their large size and inference costs. A promising way to overcome these limitations is post-training compression, which aims to balance reduced model size against performance degradation. This work presents Any Compression via Iterative Pruning (ACIP), a novel algorithmic approach to determine a compression-performance trade-off from a single stochastic gradient descent run. To ensure parameter efficiency, we use an SVD-reparametrization of linear layers and iteratively prune their singular values with a sparsity-inducing penalty. The resulting pruning order gives rise to a global parameter ranking that allows us to materialize models of any target size. Importantly, the compressed models exhibit strong predictive downstream performance without the need for costly fine-tuning. We evaluate ACIP on a large selection of open-weight LLMs and tasks, and demonstrate state-of-the-art results compared to existing factorisation-based compression methods. We also show that ACIP seamlessly complements common quantization-based compression techniques.
• Abstract（参考訳）: 資源制約のある環境におけるファンデーションモデルの採用は、大きな規模と推論コストのため、依然として困難である。 これらの制限を克服するための有望な方法は、モデルサイズ削減とパフォーマンス劣化のバランスをとることを目的とした、後処理の圧縮である。 本研究は,1つの確率勾配降下ランから圧縮性能トレードオフを決定する新しいアルゴリズム手法であるAny Compression via Iterative Pruning (ACIP)を提案する。 パラメータ効率を確保するため,線形層のSVD再パラメータ化を行い,その特異値をスペーサ性誘導ペナルティで反復的にプルーする。 得られたプルーニング順序はグローバルパラメータランキングをもたらし、任意のターゲットサイズのモデルを作成することができる。 重要なことは、圧縮されたモデルは、コストのかかる微調整を必要とせずに、強力な予測的な下流性能を示すことである。 オープンウェイト LLM とタスクの多種多様な選択に対する ACIP の評価を行い,既存の分解に基づく圧縮手法と比較して,最先端の結果を示す。 また、ACIPは共通量子化に基づく圧縮手法をシームレスに補完することを示す。

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