Conceitos Básicos
저자 언어 모델 압축 기술(pruning, distillation, quantization)을 통해 작은 데이터로 만든 언어 모델의 성능과 효율성을 향상시킬 수 있다.
Resumo
이 연구는 저자 언어 모델 AfriBERTa에 대해 pruning, knowledge distillation, quantization 기술의 효과를 조사했다. 주요 결과는 다음과 같다:
Distillation을 통해 모델 크기를 최대 31% 줄이면서도 성능 저하를 최소화할 수 있었다. 특히 대형 모델에서 학습한 학생 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.
Pruning의 경우, 미세조정 전 pruning이 더 안정적인 성능을 보였다. 60% 이하의 sparsity에서는 원본 모델과 유사한 성능을 유지했다. 일부 언어에서는 극단적인 pruning에도 불구하고 성능이 유지되는 등 모델의 강건성을 확인했다.
Quantization 실험에서는 LLM.int8() 방식이 동적 양자화보다 우수한 성능을 보였다. 모델 크기는 64.08% 감소, 추론 시간은 52.3% 단축되었다.
전반적으로 이 연구는 작은 데이터로 만든 언어 모델에 대한 압축 기술의 효과를 입증했다. 모델 크기와 추론 시간을 크게 줄이면서도 성능을 유지할 수 있음을 확인했다.
Estatísticas
모델 크기를 최대 64.08% 감소시킬 수 있었다.
추론 시간을 최대 52.3% 단축시킬 수 있었다.
일부 언어에서는 압축된 모델이 원본 모델보다 더 높은 F1 점수를 기록했다.
Citações
"Distillation을 통해 모델 크기를 최대 31% 줄이면서도 성능 저하를 최소화할 수 있었다."
"Pruning의 경우, 60% 이하의 sparsity에서는 원본 모델과 유사한 성능을 유지했다."
"LLM.int8() 방식의 양자화가 동적 양자화보다 우수한 성능을 보였다."