論文の概要: Formal Algorithms for Model Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14000v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 16:54:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:32.020306
• Title: Formal Algorithms for Model Efficiency
• Title（参考訳）: モデル効率のための形式的アルゴリズム
• Authors: Naman Tyagi, Srishti Das, Kunal, Vatsal Gupta,
• Abstract要約: KMR(Knob-Meter-Rule)は、ディープラーニングにおけるモデル効率技術を表現するための統一形式である。 KMRは効率最適化に関する数学的に正確でモジュラーな視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1749564892273832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the Knob-Meter-Rule (KMR) framework, a unified formalism for representing and reasoning about model efficiency techniques in deep learning. By abstracting diverse methods, including pruning, quantization, knowledge distillation, and parameter-efficient architectures, into a consistent set of controllable knobs, deterministic rules, and measurable meters, KMR provides a mathematically precise and modular perspective on efficiency optimization. The framework enables systematic composition of multiple techniques, flexible policy-driven application, and iterative budgeted optimization through the Budgeted-KMR algorithm. We demonstrate how well-known efficiency methods can be instantiated as KMR triples and present concise algorithmic templates for each. The framework highlights underlying relationships between methods, facilitates hybrid pipelines, and lays the foundation for future research in automated policy learning, dynamic adaptation, and theoretical analysis of cost-quality trade-offs. Overall, KMR offers both a conceptual and practical tool for unifying and advancing model efficiency research.
• Abstract（参考訳）: KMR(Knob-Meter-Rule)フレームワークは,ディープラーニングにおけるモデル効率技術を表現するための統一形式である。 プルーニング、量子化、知識蒸留、パラメータ効率のアーキテクチャといった様々な手法を一貫した制御可能なノブ、決定論的ルール、測定可能なメートルに抽象化することにより、KMRは効率最適化に関する数学的に正確でモジュラーな視点を提供する。 このフレームワークは、複数のテクニックの体系的な構成、フレキシブルなポリシー駆動アプリケーション、Budgeted-KMRアルゴリズムによる反復的な予算最適化を可能にする。 我々は、KMRトリプルとしてよく知られた効率手法がいかにインスタンス化され、それぞれに簡潔なアルゴリズムテンプレートを提示できるかを実証する。 このフレームワークは、メソッド間の基盤となる関係を強調し、ハイブリッドパイプラインを促進し、自動化されたポリシー学習、動的適応、そしてコスト品質のトレードオフの理論分析における将来の研究の基礎を築き上げている。 全体として、KMRはモデル効率研究の統合と進歩のための概念的および実践的なツールを提供する。

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