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Divergente Tokenmetriken: Messung der Degradation zur Optimierung der Quantisierung und Ausdünnung von Großen Sprachmodellen
核心概念
Divergente Tokenmetriken (DTMs) sind ein neuartiger Ansatz zur Bewertung komprimierter Großer Sprachmodelle, der die Einschränkungen traditioneller Perplexitäts- oder Genauigkeitsmaße überwindet, die die Qualität der Textgenerierung nicht genau widerspiegeln.
摘要
Die Studie führt die Divergenten Tokenmetriken (DTMs) ein, eine neuartige Methode zur Bewertung komprimierter Großer Sprachmodelle. DTMs messen Tokendivergenz, die tiefere Einblicke in die Feinheiten der Modellkompression ermöglichen, insbesondere bei der individuellen Bewertung von Komponenten.
Die Verwendung der Ersten Divergenten Token Metrik (FDTM) bei der Modellausdünnung zeigt, dass 25% aller Aufmerksamkeitskomponenten des Llama-2-Modells über 90% ausgedünnt werden können, ohne dass die Leistung beeinträchtigt wird. Bei der Quantisierung legt FDTM nahe, dass mehr als 80% der Parameter ohne spezielle Behandlung von Ausreißern auf int8 reduziert werden können.
Diese Bewertungen zeigen die Notwendigkeit, geeignete Kompressionen für die einzelnen Parameter individuell auszuwählen - und dass FDTM dies identifizieren kann -, während herkömmliche Metriken zu verschlechterten Ergebnissen führen.
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Divergent Token Metrics
統計資料
Die Verwendung der Ersten Divergenten Token Metrik (FDTM) bei der Modellausdünnung zeigt, dass 25% aller Aufmerksamkeitskomponenten des Llama-2-Modells über 90% ausgedünnt werden können, ohne dass die Leistung beeinträchtigt wird.
Bei der Quantisierung legt FDTM nahe, dass mehr als 80% der Parameter ohne spezielle Behandlung von Ausreißern auf int8 reduziert werden können.
引述
"Divergente Tokenmetriken (DTMs) sind ein neuartiger Ansatz zur Bewertung komprimierter Großer Sprachmodelle, der die Einschränkungen traditioneller Perplexitäts- oder Genauigkeitsmaße überwindet, die die Qualität der Textgenerierung nicht genau widerspiegeln."
"Die Verwendung der Ersten Divergenten Token Metrik (FDTM) bei der Modellausdünnung zeigt, dass 25% aller Aufmerksamkeitskomponenten des Llama-2-Modells über 90% ausgedünnt werden können, ohne dass die Leistung beeinträchtigt wird."
"Bei der Quantisierung legt FDTM nahe, dass mehr als 80% der Parameter ohne spezielle Behandlung von Ausreißern auf int8 reduziert werden können."
深入探究
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Durch die Anwendung der Divergenten Tokenmetriken auf verschiedene Modellarchitekturen und Trainingsdatensätze lassen sich wichtige Erkenntnisse über die Informationsverteilung in Großen Sprachmodellen gewinnen. Die Metriken ermöglichen eine detaillierte Analyse der Modellperformance und -degradation während der Kompression, wodurch Einblicke in die Verteilung von Informationen in den Modellen gewonnen werden können. Durch den Vergleich der Metriken auf verschiedenen Architekturen und Datensätzen können Muster und Trends in der Informationsverarbeitung und -nutzung identifiziert werden. Darüber hinaus können die Metriken dazu beitragen, die Effektivität von Kompressionsstrategien zu bewerten und die Leistung von generativen Modellen in verschiedenen Szenarien zu optimieren. Insgesamt ermöglichen die Divergenten Tokenmetriken eine umfassende Untersuchung der Informationsverteilung in Großen Sprachmodellen und tragen zur Weiterentwicklung und Verbesserung dieser Modelle bei.
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