論文の概要: Determining Layer-wise Sparsity for Large Language Models Through a Theoretical Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14770v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 17:51:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:44:13.812179
• Title: Determining Layer-wise Sparsity for Large Language Models Through a Theoretical Perspective
• Title（参考訳）: 理論的視点による大規模言語モデルの階層的疎性決定
• Authors: Weizhong Huang, Yuxin Zhang, Xiawu Zheng, Fei Chao, Rongrong Ji,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) の階層的疎度率を理論的観点から決定する上での課題に対処する。 これは、スペーサー化プロセス全体での再構成エラーの累積効果を指す。 この問題を緩和するレイヤワイド・スパシティ・アロケーションに対する、シンプルで効果的なアプローチを導出します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.90119819642064
• License:
• Abstract: In this paper, we address the challenge of determining the layer-wise sparsity rates of large language models (LLMs) through a theoretical perspective. Specifically, we identify a critical issue of ''$\textbf{reconstruction error explosion}$'' in existing LLMs sparsification methods. This refers to the cumulative effect of reconstruction errors throughout the sparsification process, where errors from earlier layers propagate and amplify in subsequent layers. As a result, the overall reconstruction error increases significantly, leading to a substantial degradation in model performance. Through theoretical analysis, we derive a simple yet effective approach to layer-wise sparsity allocation that mitigates this issue. Our method uses a monotonically increasing arithmetic progression, reducing the process of determining sparsity rates for multiple layers to the determination of a single common difference hyperparameter. Remarkably, this allows for the optimal layer-wise sparsity rates to be identified with just a few trials. Both our theoretical analysis and experimental results demonstrate that this sparsity allocation scheme is near optimal. Extensive experiments show that our method significantly improves the performance of sparse LLMs across various architectures, outperforming existing layer-wise sparsity methods. Furthermore, it enhances the performance of various compression techniques and is applicable to vision and multimodal models. Notably, our method achieves a reduction of 52.10 in perplexity for the 70$\%$ sparse LLaMA2-7B model obtained via Wanda, improves average zero-shot accuracy by 10.50$\%$, and delivers speedups of 2.63$\times$ and 2.23$\times$ on CPU and GPU, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の階層的空間性率を理論的観点から決定する上での課題に対処する。 具体的には,既存のLSMにおける「$\textbf{reconstruction error explosion}$'」の重要な問題を特定する。 これは、スパシフィケーションプロセス全体における再構築エラーの累積効果であり、初期のレイヤからのエラーが伝播し、その後のレイヤで増幅される。 その結果, 全体の復元誤差は著しく増大し, モデル性能は著しく低下した。 理論的解析を通じて、この問題を緩和するレイヤワイド・スパシティ・アロケーションに対する単純かつ効果的なアプローチを導出する。 提案手法は単調に増大する算術的進行を利用して,複数の層間の間隔率を決定する過程を1つの共通差ハイパーパラメータの決定に短縮する。 注目すべきなのは、この方法では、いくつかの試行で最適な層幅率を特定できることだ。 我々の理論的解析と実験結果は、この空間配置スキームがほぼ最適であることを示している。 実験結果から,提案手法は各種アーキテクチャにおけるスパースLLMの性能を著しく向上し,既存の層幅法よりも優れた性能を示すことがわかった。 さらに、様々な圧縮技術の性能を高め、視覚モデルやマルチモーダルモデルに適用できる。 特に,Wandaを用いて得られた70$\%のスパースLLaMA2-7Bモデルに対して,52.10のパープレキシティの低減を実現し,平均ゼロショット精度を10.50$\%$に向上させ,CPUとGPUで2.63$\times$と2.23$\times$のスピードアップを実現する。

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