論文の概要: Adapt-Pruner: Adaptive Structural Pruning for Efficient Small Language Model Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03460v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 18:57:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:29:16.990541
• Title: Adapt-Pruner: Adaptive Structural Pruning for Efficient Small Language Model Training
• Title（参考訳）: Adapt-Pruner: 効率的な小言語モデル学習のための適応型構造解析
• Authors: Boyao Wang, Rui Pan, Shizhe Diao, Xingyuan Pan, Jipeng Zhang, Renjie Pi, Tong Zhang,
• Abstract要約: スモール言語モデル (SLM) はエッジデバイスにおける幅広い応用のために注目されている。 高い性能を持つSLMを得るには、計算コストがかなりかかるスクラッチからモデルを事前訓練するか、既存の大規模言語モデル(LLM)を圧縮し、事前訓練に比べて性能が低下し低下する。 1) レイヤーワイド適応プルーニング (Adapt-Pruner) は, LLM において極めて有効であり, 既存のプルーニング技術よりも顕著な改善が得られ, 2) さらなるトレーニングを施した適応プルーニングは, スクラッチから事前学習したプルーニングに匹敵するモデルとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.857935426067076
• License:
• Abstract: Small language models (SLMs) have attracted considerable attention from both academia and industry due to their broad range of applications in edge devices. To obtain SLMs with strong performance, conventional approaches either pre-train the models from scratch, which incurs substantial computational costs, or compress/prune existing large language models (LLMs), which results in performance drops and falls short in comparison to pre-training. In this paper, we investigate the family of acceleration methods that involve both structured pruning and model training. We found 1) layer-wise adaptive pruning (Adapt-Pruner) is extremely effective in LLMs and yields significant improvements over existing pruning techniques, 2) adaptive pruning equipped with further training leads to models comparable to those pre-training from scratch, 3) incremental pruning brings non-trivial performance gain by interleaving pruning with training and only removing a small portion of neurons ($\sim$5%) at a time. Experimental results on LLaMA-3.1-8B demonstrate that Adapt-Pruner outperforms conventional pruning methods, such as LLM-Pruner, FLAP, and SliceGPT, by an average of 1%-7% in accuracy on commonsense benchmarks. Additionally, Adapt-Pruner restores the performance of MobileLLM-125M to 600M on the MMLU benchmark with 200$\times$ fewer tokens via pruning from its larger counterparts, and discovers a new 1B model that surpasses LLaMA-3.2-1B in multiple benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 小言語モデル(SLM)は、エッジデバイスにおける幅広い応用のために、学術と産業の両方から大きな注目を集めている。 高い性能を持つSLMを得るには、計算コストがかなりかかるスクラッチからモデルを事前訓練するか、既存の大規模言語モデル(LLM)を圧縮し、事前訓練に比べて性能が低下し低下する。 本稿では,構造化プルーニングとモデルトレーニングの両方を含む加速度手法のファミリについて検討する。 発見 1) 層幅適応型プルーニング (Adapt-Pruner) はLLMにおいて極めて有効であり, 既存のプルーニング技術よりも大幅に改善されている。 2) 更なる訓練を施した適応型プルーニングは、スクラッチからの事前訓練に匹敵するモデルに導かれる。 3) インクリメンタルプルーニングは、トレーニングでプルーニングをインターリーブし、ニューロンのごく一部(\sim$5%)を一度に除去することで、非自明なパフォーマンス向上をもたらす。 LLaMA-3.1-8Bの実験結果から、Adapt-Pruner は LLM-Pruner, FLAP, SliceGPT などの従来のプルーニング手法よりも1%-7%の精度で性能を向上することが示された。 さらに、Adapt-Prunerは、MMLUベンチマークでMobileLLM-125Mを600Mに復元し、200$\times$少額のトークンをより大きなベンチマークからプルーニングすることで、新しい1Bモデルを発見し、複数のベンチマークでLLaMA-3.2-1Bを上回った。

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