論文の概要: SparseSSM: Efficient Selective Structured State Space Models Can Be Pruned in One-Shot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09613v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 11:14:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:02.879123
• Title: SparseSSM: Efficient Selective Structured State Space Models Can Be Pruned in One-Shot
• Title（参考訳）: SparseSSM: 効率的な選択型構造化状態空間モデル
• Authors: Kaiwen Tuo, Huan Wang,
• Abstract要約: Mambaのような状態空間言語モデルは、線形複雑性推論を許容しながらTransformerの品質にマッチする。 既存のワンショットプルーニング手法はアテンションブロックに適合し、時間共有および離散化された状態遷移行列を考慮できない。 SparseSSMは、古典的最適な脳外科医(OBS)フレームワークをステートスペースアーキテクチャに拡張した最初のトレーニングフリープルーニングフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.080568103779893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-space language models such as Mamba match Transformer quality while permitting linear complexity inference, yet still comprise billions of parameters that hinder deployment. Existing one-shot pruning methods are tailored to attention blocks and fail to account for the time-shared and discretized state-transition matrix at the heart of the selective state-space module (SSM). In this paper, we introduce SparseSSM, the first training-free pruning framework that extends the classic optimal brain surgeon (OBS) framework to state space architectures. Our layer-wise algorithm (i) derives an approximate second-order saliency score that aggregates Hessian-trace information across time steps, (ii) incorporates a component sensitivity analysis to guide feed-forward network (FFN) pruning, which also sheds light on where redundancy resides in mamba architecture, (iii) can be easily extended to semi-structured and structured sparsity. Empirically, we prune 50% of SSM weights without fine-tuning and observe no zero-shot accuracy loss, achieving the current state-of-the-art pruning algorithm for Mamba-based LLMs.
• Abstract（参考訳）: Mambaのような状態空間言語モデルは、線形複雑性推論を許容しながらTransformerの品質にマッチするが、それでもデプロイを妨げる何十億ものパラメータで構成されている。 既存のワンショットプルーニング法はアテンションブロックに適合し、選択状態空間モジュール(SSM)の心における時間共有および離散状態遷移行列を考慮できない。 本稿では,SparseSSMについて紹介する。SparseSSMは,古典的最適な脳外科医(OBS)フレームワークを拡張し,空間アーキテクチャを記述した最初のトレーニングフリープルーニングフレームワークである。 レイヤーワイドアルゴリズム i)時間ステップにまたがってヘッセントラス情報を集計する近似2次サリエンシスコアを導出する。 (II) コンポーネント感度分析を組み込んでフィードフォワードネットワーク(FFN)のプルーニングを誘導する。 (iii)は、半構造化・構造化された空間に容易に拡張できる。 実験では,SSM重量の50%を微調整せずに測定し,ゼロショット精度の損失を観測し,ガンバ型LCMの最先端プルーニングアルゴリズムを実現する。

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