論文の概要: Contextual Compression Encoding for Large Language Models: A Novel Framework for Multi-Layered Parameter Space Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08323v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 11:44:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:48:46.122505
• Title: Contextual Compression Encoding for Large Language Models: A Novel Framework for Multi-Layered Parameter Space Pruning
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの文脈圧縮符号化:多層パラメータ空間解析のための新しいフレームワーク
• Authors: Barnaby Schmitt, Alistair Grosvenor, Matthias Cunningham, Clementine Walsh, Julius Pembrokeshire, Jonathan Teel,
• Abstract要約: 文脈圧縮。 (CCE)はパラメータ分布を動的に再構成する多段符号化機構を導入した。 CCEは言語表現力とコヒーレンスを維持し、テキスト生成や分類タスクの精度を維持した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Context-aware compression techniques have gained increasing attention as model sizes continue to grow, introducing computational bottlenecks that hinder efficient deployment. A structured encoding approach was proposed to selectively eliminate redundant parameter groups while ensuring that representational fidelity was preserved across multiple layers. Contextual Compression Encoding (CCE) introduced a multi-stage encoding mechanism that dynamically restructured parameter distributions, allowing for significant reductions in memory footprint and computational complexity. Experimental evaluations demonstrated that models compressed through CCE retained linguistic expressivity and coherence, maintaining accuracy across a range of text generation and classification tasks. Layer-wise analysis revealed that middle-network layers exhibited higher compression ratios, aligning with the observation that self-attention and feed-forward transformations contained redundancies that could be reorganized without impairing functional capacity. Comparisons against conventional quantization and pruning methods confirmed that CCE provided a more balanced trade-off between efficiency and model retention, achieving reductions in energy consumption and inference latency without requiring extensive retraining. Computational efficiency improvements were particularly evident in deployment scenarios involving resource-constrained environments, where reductions in memory usage enabled more scalable implementations. Further analyses of internal network behavior showed that compressed models exhibited stable activation distributions and adapted dynamically to input variations, reinforcing the viability of structured compression strategies for optimizing large-scale architectures.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト対応圧縮技術は、モデルのサイズが拡大し続け、効率的なデプロイメントを妨げる計算ボトルネックを導入し、注目を集めている。 冗長なパラメータ群を選択的に除去し,複数の層に分散した表現の忠実さを確実に維持する構造的符号化手法を提案した。 コンテキスト圧縮符号化(CCE)は、パラメータ分布を動的に再構成する多段階符号化機構を導入し、メモリフットプリントと計算複雑性を大幅に削減した。 実験により、CCEで圧縮されたモデルは言語表現性とコヒーレンスを保持し、テキスト生成や分類タスクの精度を維持した。 レイヤワイズ分析の結果, 中間ネットワーク層は高い圧縮比を示し, 自己注意とフィードフォワード変換は機能的能力の損なうことなく再編成できる冗長性を含んでいることがわかった。 従来の量子化法とプルーニング法との比較により、CCEはよりバランスのとれた効率とモデル保持のトレードオフを提供し、大規模な再トレーニングを必要とせず、エネルギー消費と推論遅延の低減を実現した。 メモリ使用量の削減により、よりスケーラブルな実装が可能になったため、リソース制限のある環境を含むデプロイメントシナリオでは、特に計算効率の改善が顕著だった。 さらに, 内部ネットワークの挙動を解析した結果, 圧縮モデルは安定した活性化分布を示し, 入力変動に動的に適応し, 大規模アーキテクチャを最適化するための構造化圧縮戦略の実現可能性を高めた。

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