Core Concepts
Einfache Methode des Überspringens von Aufmerksamkeitsunterschichten in Transformer-basierten großen Sprachmodellen ist eine effektive Methode zur Modellkompression, die die Leistung sogar verbessert und die Inferenzkosten deutlich senkt.
Abstract
Die Studie untersucht Methoden zur Verbesserung der Inferenzeffizienz großer Sprachmodelle (LLMs). Große LLMs werden immer größer, was die Inferenzkosten stark erhöht. Die Autoren schlagen eine einfache Methode vor, bei der bestimmte Aufmerksamkeitsunterschichten in Transformer-basierten LLMs übersprungen werden.
Die Experimente zeigen, dass diese Methode die Inferenzzeit um 21% für das Llama 2 7B Modell verbessert, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Im Gegenteil, die Leistung über verschiedene Benchmarks hinweg wurde sogar unerwartet verbessert.
Die Autoren argumentieren, dass die späteren Aufmerksamkeitsunterschichten redundant sind und sehr rechenintensiv, weshalb das Überspringen dieser Schichten die Effizienz deutlich steigert. Diese Erkenntnisse können zukünftig mit anderen Kompressionsverfahren kombiniert werden, um die Inferenz großer Sprachmodelle weiter zu optimieren.
Stats
Das Überspringen von Aufmerksamkeitsunterschichten in Llama 2 7B führte zu einer 21%igen Beschleunigung der Ein-Token-Generierung.
Das Überspringen von Aufmerksamkeitsunterschichten in Llama 2 7B verbesserte überraschenderweise die Leistung über mehrere gängige Benchmarks hinweg.
Quotes
"Wir beobachteten eine 21%ige Geschwindigkeitssteigerung bei der Ein-Token-Generierung für Llama 2 7B [1], während wir gleichzeitig und unerwartet die Leistung über mehrere gängige Benchmarks hinweg verbesserten."