構造的プルーニングで大規模言語モデルを最適化する
大規模言語モデルの効率を高めるための新しいプルーニング手法を紹介するよ。
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目次
大規模言語モデル（LLM）は多くの分野で重要になってきてるけど、サイズが大きくて複雑なことがあるよね。その大きさが実際のアプリケーションで使うのを難しくしちゃう。研究者たちは、効果を失わずに、これらのモデルを小さくて速くする方法に注目してる。最近注目されてる方法の一つが、構造的プルーニングで、モデルの特定の部分を取り除いてサイズを減らし、速さを向上させるんだ。
構造的プルーニングって何？
構造的プルーニングは、モデルの特定のコンポーネント、たとえば全体のチャネルやレイヤーを取り除くことで機能するよ。目的は、モデルのもっとも重要な部分を残しつつ、あまり重要じゃない部分を取り除くこと。これをすることで、モデルが軽くなって速くなるんだ。プルーニングの考え方は前からあったけど、大規模言語モデルに適用するのには独特のチャレンジがあるんだよね。
大規模言語モデルのプルーニングの課題
大規模言語モデルはパラメータがたくさんあって計算が重いんだ。従来のプルーニング手法は、モデルを再トレーニングさせる必要があって、すごく時間がかかるしリソースも消費する。
既存のLLMのプルーニング手法には、トレーニング後に行うプルーニングがあるんだけど、これはモデルがすでにトレーニングされた後にプルーニングするってこと。一般的にこれが効率的なんだけど、多くの方法は粗い推定や経験則に基づいたメトリクスに頼ってるから、あんまり効果的なプルーニングにならない場合があるんだ。つまり、プルーニングした後のモデルのパフォーマンスが最適にならないこともある。
私たちのアプローチ：最適化ベースの構造的プルーニング
既存の方法の問題を解決するために、最適化ベースの構造的プルーニングっていう新しいアプローチを提案するよ。このアプローチは、逆伝播なしで最適化を通じてモデルに残すべき最良のコンポーネントを見つけることに焦点を当ててる。逆伝播はモデルのパラメータを調整する一般的な方法だけど、計算やメモリの面で負担が大きいんだ。
私たちの方法は、プルーニングマスクを作り出すことを学ぶんだ。これはどの部分を残すか、どの部分をプルーニングするかを決めるフィルターみたいなもんだ。粗い推定に頼るんじゃなくて、ベルヌーイ分布に基づいてモデルを作る確率的なフレームワークを使ってるから、逆伝播を通らずに必要なマスクを効率的にサンプリングできるんだ。
私たちの方法のメリット
効率性
私たちのアプローチの大きな利点は、モデルの前方パスだけが必要ってこと。つまり、従来の方法よりも負担が少なくモデルを動かせるんだ。逆伝播なしで最適化することで、時間と計算資源を節約できるよ。
柔軟性
私たちの方法は、プルーニングする構造的コンポーネントの柔軟性を提供するんだ。異なるレベルで操作できるから、全体のレイヤーやチャネルのグループ、マルチヘッドアテンションモデルのヘッドもプルーニングできるんだ。この柔軟性があることで、それぞれのモデルの特定のニーズに合わせてプルーニングプロセスを調整できるんだ。
高いパフォーマンス
テストの結果、私たちの方法は既存の最先端プルーニング方法よりも良いパフォーマンスを示したよ。有名なモデルを使った実験では、プルーニングしても高い精度と低い混乱度スコアを達成できたんだ。
異なるプルーニング手法の比較
メトリックベースのプルーニング
メトリックベースのプルーニングでは、各コンポーネントの重要度を測るスコアに基づいてモデルをプルーニングするんだ。たとえば、重みの値が低い部分を取り除くようなことね。この方法はうまくいくこともあるけど、各コンポーネントの重要性を完全に捉えられない推定が多いから、パフォーマンスがバラバラになることがあるんだ。
最適化ベースのプルーニング
私たちの最適化ベースのプルーニングアプローチは、これらの制限のいくつかを克服してるよ。定められたメトリックスコアの代わりに確率モデルを使うことで、どのコンポーネントを残すべきかをより効果的に学習できるんだ。これによって、アグレッシブなプルーニングを行った後でも全体のパフォーマンスが良くなるんだ。
実験の設定
私たちの方法を検証するために、人気のLLaMAやVicunaなどのさまざまな大規模言語モデルで広範なテストを実施したよ。異なるプルーニング率、構造の粒度、初期化方法を試して、さまざまなシナリオや条件で私たちの方法がどのように機能するかを見たんだ。
モデルとデータセット
実験では、70億や130億パラメータの異なるサイズのモデルを使ったよ。また、トレーニングにはC4、評価にはWikiText2のような異なるデータセットを使ってアプローチをテストしたんだ。
結果
チャネルとヘッドのプルーニング
私たちの結果は、特に高いプルーニング率で、私たちの方法が現在のリーディングメソッドよりもパープレキシティで優れていることを示したよ。これは、モデルがサイズを大幅に削減しても効果を維持できることを意味してて、私たちの最適化ベースのプルーニングが既存の技術の強力な代替手段になりうるって証明してるんだ。
レイヤープルーニング
テストでは、私たちの方法がトランスフォーマーレイヤー全体を成功裏にプルーニングできることも示したよ。中程度のプルーニング率では他の方法と比較して同等のパフォーマンスを示したけど、高い率では他の方法が失敗するところで優れてるんだ。
初期化の重要性
初期化は私たちのプルーニング手法のパフォーマンスにおいて重要な役割を果たすんだ。いくつかのテストで、ベルヌーイ確率の初期セットアップが結果にどう影響するかを探ったんだけど、良い初期値から始めると、より良い収束と全体的なパフォーマンスにつながることがわかったよ。
グローバル vs ローカルプルーニング
私たちの方法は、グローバルで異種のプルーニングを行うことができるから、何をプルーニングするかを決定する際にネットワーク全体を考慮できるんだ。これは、伝統的なメトリックベースの方法の課題で、各レイヤーやコンポーネントを個別に扱ってしまうことがあるんだ。全体のモデルを考慮できる私たちの能力は、最適化の面でアドバンテージをもたらしてる。
プルーニングされたモデルの分析
実験では、プルーニングされたモデルを詳しく分析して、プルーニング後にどのコンポーネントが残ったかを見たよ。その結果、特定のレイヤーがより多くの構造を保持する傾向があり、モデル全体の効果において重要な役割を果たしていることがわかったんだ。
今後の方向性
私たちの最適化ベースのプルーニング方法は有望な結果を示したけど、まだ改善の余地があるんだ。たとえば、強化学習コミュニティのより高度なアルゴリズムを活用すれば、トレーニングプロセスのバリアンスをさらに減らすことができるかもしれない。これらの代替案を探索することで、私たちのプルーニング方法の効果と効率が向上するかも。
結論
最後に、私たちは大規模言語モデルのための最適化ベースの構造的プルーニング方法を開発して、計算を削減しつつモデルのパフォーマンスを維持することができたよ。このアプローチは、コンポーネントのプルーニングにおける柔軟性を持ち、逆伝播なしで効率的に動作するから、実際のアプリケーションにも適してるんだ。私たちの広範なテストはその有効性を確認していて、モデル最適化の分野への貴重な貢献になってる。これからも方法を洗練させて新しい技術を探って、大規模言語モデルの可能性を押し広げていくつもりだよ。
タイトル: Bypass Back-propagation: Optimization-based Structural Pruning for Large Language Models via Policy Gradient
概要: In contrast to moderate-size neural network pruning, structural weight pruning on the Large-Language Models (LLMs) imposes a novel challenge on the efficiency of the pruning algorithms, due to the heavy computation/memory demands of the LLMs. Recent efficient LLM pruning methods typically operate at the post-training phase without the expensive weight finetuning, however, their pruning criteria often rely on heuristically hand-crafted metrics, potentially leading to suboptimal performance. We instead propose a novel optimization-based structural pruning that learns the pruning masks in a probabilistic space directly by optimizing the loss of the pruned model. To preserve the efficiency, our method eliminates the back-propagation through the LLM per se during the optimization, requiring only the forward pass of the LLM. We achieve this by learning an underlying Bernoulli distribution to sample binary pruning masks, where we decouple the Bernoulli parameters from the LLM loss, thus facilitating an efficient optimization via a policy gradient estimator without back-propagation. As a result, our method is able to 1) operate at structural granularities of channels, heads, and layers, 2) support global and heterogeneous pruning (i.e., our method automatically determines different redundancy for different layers), and 3) optionally initialize with a metric-based method (for our Bernoulli distributions). Extensive experiments on LLaMA, LLaMA-2, LLaMA-3, Vicuna, and Mistral using the C4 and WikiText2 datasets demonstrate that our method operates for 2.7 hours with around 35GB memory for the 13B models on a single A100 GPU, and our pruned models outperform the state-of-the-arts w.r.t. both perplexity and the majority of various zero-shot tasks. Codes will be released.
著者: Yuan Gao, Zujing Liu, Weizhong Zhang, Bo Du, Gui-Song Xia
最終更新: 2024-10-21 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2406.10576
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2406.10576
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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