論文の概要: Efficient Unstructured Pruning of Mamba State-Space Models for Resource-Constrained Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08299v1
• Date: Tue, 13 May 2025 07:23:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.471159
• Title: Efficient Unstructured Pruning of Mamba State-Space Models for Resource-Constrained Environments
• Title（参考訳）: 資源制約環境に対するマンバ状態空間モデルの効率的な非構造切削
• Authors: Ibne Farabi Shihab, Sanjeda Akter, Anuj Sharma,
• Abstract要約: 状態空間モデル(SSM)は、シーケンスモデリングのためのトランスフォーマーの強力な代替品として登場した。 そこで本研究では,Mambaモデルに適した非構造化プルーニングフレームワークを提案し,その性能を95%以上維持しながら,最大70%のパラメータ削減を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1797343876622097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-space models (SSMs), particularly the Mamba architecture, have emerged as powerful alternatives to Transformers for sequence modeling, offering linear-time complexity and competitive performance across diverse tasks. However, their large parameter counts pose significant challenges for deployment in resource-constrained environments. We propose a novel unstructured pruning framework tailored for Mamba models that achieves up to 70\% parameter reduction while retaining over 95\% of the original performance. Our approach integrates three key innovations: (1) a gradient-aware magnitude pruning technique that combines weight magnitude and gradient information to identify less critical parameters, (2) an iterative pruning schedule that gradually increases sparsity to maintain model stability, and (3) a global pruning strategy that optimizes parameter allocation across the entire model. Through extensive experiments on WikiText-103, Long Range Arena, and ETT time-series benchmarks, we demonstrate significant efficiency gains with minimal performance degradation. Our analysis of pruning effects on Mamba's components reveals critical insights into the architecture's redundancy and robustness, enabling practical deployment in resource-constrained settings while broadening Mamba's applicability.
• Abstract（参考訳）: 状態空間モデル(SSM)、特にMambaアーキテクチャは、シーケンスモデリングのためのトランスフォーマーの強力な代替品として登場し、線形時間複雑性と多様なタスク間の競合性能を提供する。 しかし、その大きなパラメータ数は、リソース制約のある環境でのデプロイメントに重大な課題をもたらす。 原性能の95%以上を維持しつつ,最大70 %のパラメータ削減を実現した,マンバモデルに適した新規な非構造化プルーニングフレームワークを提案する。 提案手法は,(1)重み付け度と勾配情報を組み合わせて最小臨界パラメータを識別する手法,(2)疎度を徐々に増加させてモデルの安定性を維持する反復的プルーニングスケジュール,(3)モデル全体のパラメータ割り当てを最適化するグローバルプルーニング戦略の3つの重要なイノベーションを統合する。 WikiText-103、Long Range Arena、ETTの時系列ベンチマークに関する広範な実験を通じて、性能劣化を最小限に抑えた大幅な効率向上を示す。 Mambaのコンポーネントに対するプルーニング効果の分析は、アーキテクチャの冗長性と堅牢性に関する重要な洞察を明らかにし、Mambaの適用性を広げつつ、リソース制約のある設定に実践的なデプロイを可能にする。

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