Effiziente Kompression großer Sprachmodelle durch datengesteuerte Strukturpruning

Główne pojęcia

LLM Surgeon ist ein allgemeiner Rahmen für unstrukturierte, semi-strukturierte und strukturierte Pruning-Methoden, die große Sprachmodelle effizient komprimieren können, ohne ihre Leistung signifikant zu beeinträchtigen.

Streszczenie

Der Artikel stellt LLM Surgeon vor, ein Verfahren zur effizienten Kompression großer Sprachmodelle (LLMs) durch datengesteuerte Strukturpruning.
Kernpunkte:

Große LLMs mit Milliarden von Parametern sind oft schwer in praktischen Umgebungen wie Mobilgeräten oder Cloud-Infrastrukturen einsetzbar. Pruning-Methoden können die Modellgröße reduzieren, ohne die Leistung stark zu beeinträchtigen.
LLM Surgeon skaliert Kronecker-faktorisierte Krümmungsapproximationen der Zielverlustlandschaft auf große Sprachmodelle, um sowohl die dynamische Allokation von zu entfernenden Strukturen als auch die Aktualisierung der verbleibenden Gewichte zu berechnen.
Das Verfahren unterstützt unstrukturiertes, semi-strukturiertes und strukturiertes Pruning und erzielt im Vergleich zum Stand der Technik bessere Ergebnisse, insbesondere bei strukturiertem Pruning.
Durch mehrere Pruning-Durchgänge und optionale niedrigrangige Korrekturen der Gewichte kann der Kompromiss zwischen Kompressionsqualität und -geschwindigkeit gesteuert werden.
Die Experimente zeigen, dass LLM Surgeon LLMs um bis zu 30% strukturell komprimieren kann, ohne die Leistung signifikant zu beeinträchtigen.

Statystyki

Die OPT-125m-Basis hat eine Testperplexität von 27,65.
Bei 50% struktureller Kompression erreicht LLM Surgeon eine Testperplexität von 36,50 für OPT-125m.
Bei 80% struktureller Kompression erreicht LLM Surgeon eine Testperplexität von 25,25 für OPT-125m mit zusätzlichen LoRA-Korrekturen.

Cytaty

"LLM Surgeon ist der erste Ansatz, der erfolgreich strukturiertes Pruning von LLMs durchführt."
"LLM Surgeon erzielt state-of-the-art-Ergebnisse bei unstrukturiertem und semi-strukturiertem Pruning großer Sprachmodelle."

Kluczowe wnioski z

The LLM Surgeon

by Tycho F.A. v... o arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.17244.pdf

Głębsze pytania

Wie könnte man die Methode von LLM Surgeon auf andere Anwendungsgebiete wie Computervision oder Robotik übertragen

Um die Methode von LLM Surgeon auf andere Anwendungsgebiete wie Computervision oder Robotik zu übertragen, könnte man die grundlegenden Prinzipien der Methode auf die spezifischen Anforderungen dieser Bereiche anpassen. In der Computervision könnte man beispielsweise die Gewichtsstrukturen von Convolutional Neural Networks (CNNs) analysieren und entsprechende Pruning-Techniken entwickeln, um die Modellgröße zu reduzieren, ohne die Leistung signifikant zu beeinträchtigen. In der Robotik könnte man die Methode nutzen, um die Größe von Modellen für die Steuerung von Robotern zu reduzieren, um Ressourcen zu sparen und die Echtzeitfähigkeit zu verbessern.

Welche Auswirkungen hätte eine Erweiterung des Verfahrens auf Ensembles von Sprachmodellen anstelle einzelner Modelle

Eine Erweiterung des Verfahrens auf Ensembles von Sprachmodellen anstelle einzelner Modelle könnte zu einer verbesserten Modellleistung und Robustheit führen. Durch die Kombination mehrerer Modelle in einem Ensemble könnte man Redundanzen reduzieren und verschiedene Stärken der einzelnen Modelle nutzen, um insgesamt bessere Vorhersagen zu treffen. Darüber hinaus könnte die Verwendung von Ensembles die Unsicherheit in den Vorhersagen verringern und die Zuverlässigkeit der Modelle insgesamt erhöhen.

Inwiefern könnte die Verwendung von Methoden des Federated Learning die Kompressionsleistung von LLM Surgeon weiter verbessern

Die Verwendung von Methoden des Federated Learning könnte die Kompressionsleistung von LLM Surgeon weiter verbessern, indem sie es ermöglicht, Modelle auf verteilten Daten zu trainieren, ohne dass die Daten zentralisiert werden müssen. Durch die Zusammenführung von Informationen aus verschiedenen lokalen Modellen könnten präzisere und umfassendere Curvature-Approximationen erstellt werden, was zu effizienteren Pruning-Entscheidungen führen könnte. Darüber hinaus könnte Federated Learning dazu beitragen, die Datenschutz- und Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit dem Training von Modellen zu adressieren.