The Decay Pruning Method (DPM) improves the efficiency of neural network pruning by gradually reducing redundant structures and using gradient information to rectify suboptimal pruning decisions, leading to better accuracy-efficiency trade-offs.
SLTrain 通過將權重矩陣參數化為低秩和稀疏矩陣的總和,實現了與全秩訓練相當的效能,同時顯著減少了預訓練大型語言模型所需的參數和記憶體。
본 논문에서는 알려지지 않은 동적 시스템의 초기 조건 및 종료 시간을 최적화하기 위해 시스템 정보를 활용하는 메타 학습 기반 접근 방식을 제안하며, 이는 소수의 실험만으로도 효율적인 최적화를 가능하게 합니다.
SLTrain은 대규모 언어 모델(LLM) 사전 훈련 시 메모리 및 파라미터 효율성을 극대화하기 위해 희소 행렬과 저랭크 행렬을 결합하여 가중치 행렬을 효과적으로 학습하는 새로운 접근 방식입니다.
본 논문에서는 사전 학습된 대규모 비조건부 확산 모델을 활용하여 조건부 샘플링을 효율적으로 수행하는 DEFT(Doob's h-transform Efficient FineTuning)라는 새로운 접근 방식을 제안합니다. DEFT는 Doob의 h-변환을 통해 조건부 생성을 위한 통합 프레임워크를 제공하며, 작은 네트워크를 미세 조정하여 조건부 h-변환을 빠르게 학습하는 동시에 큰 비조건부 네트워크는 변경하지 않습니다.
大規模言語モデル(LLM)の事前学習において、スパース性と低ランク性を組み合わせた新しいパラメータ化手法であるSLTrainは、従来の低ランク手法やFull-Rank学習に匹敵する性能を維持しながら、メモリ効率とパラメータ効率の両方を大幅に向上させる。
事前学習済み拡散モデルの条件付きサンプリングを効率化する新しい手法、DEFT (Doob’s h-transform Efficient FineTuning) を提案する。これは、Doob の $h$ 変換を用いて条件付き生成を統一的に扱い、小さいネットワークをファインチューニングすることで条件付き $h$ 変換を学習する。
SLTrain introduces a novel approach to pretraining large language models (LLMs) by combining sparse and low-rank matrix factorization, achieving comparable performance to full-rank training while significantly reducing memory and parameter requirements.
文章旨在探討如何利用風險控制框架來優化早期退出神經網路 (EENNs) 的退出機制,以在保證預測品質和不確定性估計的同時,最大程度地提高模型的推理效率。
초기 종료 신경망(EENN)의 성능 저하 없이 추론 속도를 높이기 위해 위험 제어 프레임워크를 적용하여 출력의 안전성을 향상시키는 방법을 제시합니다.