論文の概要: Systematic Weight Evaluation for Pruning Large Language Models: Enhancing Performance and Sustainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17071v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 11:34:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:58:18.682186
• Title: Systematic Weight Evaluation for Pruning Large Language Models: Enhancing Performance and Sustainability
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの体系的重み評価:性能向上と持続可能性
• Authors: Ashhadul Islam, Samir Brahim Belhaouari, Amine Bermak,
• Abstract要約: 本研究は,トレーニング過程を通じて,個人の体重重大度を体系的に評価することに焦点を当てる。 性能を損なうことなくモデルサイズを効果的に削減する手法を提案する。 これらの発見は、持続可能な開発を保証するために最適化されたAIモデルの必要性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.542607498220242
• License:
• Abstract: The exponential growth of large language models (LLMs) like ChatGPT has revolutionized artificial intelligence, offering unprecedented capabilities in natural language processing. However, the extensive computational resources required for training these models have significant environmental implications, including high carbon emissions, energy consumption, and water usage. This research presents a novel approach to LLM pruning, focusing on the systematic evaluation of individual weight importance throughout the training process. By monitoring parameter evolution over time, we propose a method that effectively reduces model size without compromising performance. Extensive experiments with both a scaled-down LLM and a large multimodal model reveal that moderate pruning enhances efficiency and reduces loss, while excessive pruning drastically deteriorates model performance. These findings highlight the critical need for optimized AI models to ensure sustainable development, balancing technological advancement with environmental responsibility.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の指数関数的成長は人工知能に革命をもたらし、自然言語処理において前例のない能力を提供している。 しかし、これらのモデルの訓練に必要な広範な計算資源は、高炭素排出量、エネルギー消費、水利用など、環境に重大な影響を及ぼす。 本研究は,LLMプルーニングへの新たなアプローチとして,トレーニングプロセス全体を通して,個人の重み付けの重要性を体系的に評価することに焦点を当てた。 時間とともにパラメータの進化を監視することにより,性能を損なうことなくモデルサイズを効果的に削減する手法を提案する。 スケールダウンLDMと大規模マルチモーダルモデルの両方による大規模な実験により、中程度の刈り込みは効率を高め、損失を低減する一方、過度の刈り込みはモデル性能を劇的に低下させることがわかった。 これらの知見は、持続可能な開発を確実にし、技術進歩と環境責任のバランスをとるために、最適化されたAIモデルの必要性を浮き彫りにしている。

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