論文の概要: SkipGPT: Dynamic Layer Pruning Reinvented with Token Awareness and Module Decoupling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04179v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 17:26:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.490461
• Title: SkipGPT: Dynamic Layer Pruning Reinvented with Token Awareness and Module Decoupling
• Title（参考訳）: SkipGPT: Token Awareness と Module Decoupling で再発明された動的レイヤプルーニング
• Authors: Anhao Zhao, Fanghua Ye, Yingqi Fan, Junlong Tong, Zhiwei Fei, Hui Su, Xiaoyu Shen,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデルを最適化する動的層プルーニングフレームワークであるSkipGPTを紹介する。 また,SkipGPTはモデルパラメータの40%以上を削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.742839354514512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) achieve remarkable performance across tasks but incur substantial computational costs due to their deep, multi-layered architectures. Layer pruning has emerged as a strategy to alleviate these inefficiencies, but conventional static pruning methods overlook two critical dynamics inherent to LLM inference: (1) horizontal dynamics, where token-level heterogeneity demands context-aware pruning decisions, and (2) vertical dynamics, where the distinct functional roles of MLP and self-attention layers necessitate component-specific pruning policies. We introduce SkipGPT, a dynamic layer pruning framework designed to optimize computational resource allocation through two core innovations: (1) global token-aware routing to prioritize critical tokens, and (2) decoupled pruning policies for MLP and self-attention components. To mitigate training instability, we propose a two-stage optimization paradigm: first, a disentangled training phase that learns routing strategies via soft parameterization to avoid premature pruning decisions, followed by parameter-efficient LoRA fine-tuning to restore performance impacted by layer removal. Extensive experiments demonstrate that SkipGPT reduces over 40% of model parameters while matching or exceeding the performance of the original dense model across benchmarks. By harmonizing dynamic efficiency with preserved expressivity, SkipGPT advances the practical deployment of scalable, resource-aware LLMs. Our code is publicly available at: https://github.com/EIT-NLP/SkipGPT.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) はタスク全体にわたって顕著なパフォーマンスを達成するが、その深い多層アーキテクチャのために計算コストが大幅に低下する。 レイヤープルーニングはこれらの非効率性を緩和する戦略として現れてきたが、従来の静的プルーニング手法では、(1)トークンレベルの不均一性がコンテキスト認識プルーニング決定を要求される水平力学と(2)垂直力学の2つの重要なダイナミクスを見落としている。 我々は,(1)重要なトークンを優先するグローバルトークン対応ルーティング,(2)MLPと自己保持コンポーネントの分離されたプルーニングポリシの2つのコアイノベーションを通じて,計算リソースの割り当てを最適化する動的レイヤプルーニングフレームワークであるSkipGPTを紹介した。 まず、ソフトパラメータ化によるルーティング戦略を学習し、早期のプルーニング決定を回避し、続いてパラメータ効率の高いLoRA微調整を行い、層除去によるパフォーマンスの回復を図る。 大規模な実験により、SkipGPTはモデルパラメータの40%以上を削減し、ベンチマーク間で元の高密度モデルの性能を一致または超えることを示した。 動的効率を保存表現性と調和させることにより、SkipGPTはスケーラブルでリソースを意識したLCMの実践的な展開を進める。 私たちのコードは、https://github.com/EIT-NLP/SkipGPTで公開されています。

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