Pruning
#Pocket
#NLP
#LanguageModel
#Distillation
#NeurIPS
Issue Date: 2025-03-16 Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation, Saurav Muralidharan+, NeurIPS'24 Summary本論文では、既存の大規模言語モデル（LLMs）をプルーニングし、少量のトレーニングデータで再トレーニングする手法を提案。深さ、幅、注意、MLPプルーニングを知識蒸留と組み合わせた圧縮ベストプラクティスを開発し、Nemotron-4ファミリーのLLMを2-4倍圧縮。これにより、トレーニングに必要なトークン数を最大40倍削減し、計算コストを1.8倍削減。Minitronモデルは、ゼロからトレーニングした場合と比較してMMLUスコアが最大16%改善され、他のモデルと同等の性能を示す。モデルの重みはオープンソース化され、補足資料も提供。 CommentOpenReview:https://openreview.net/forum?id=9U0nLnNMJ7&referrer=%5Bthe%20profile%20of%20Pavlo%20Molchanov%5D(%2Fprofile%3Fid%3D~Pavlo_Molchanov1)
（あとでメモを追記） #EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel
Issue Date: 2024-04-22 The Unreasonable Ineffectiveness of the Deeper Layers, Andrey Gromov+, N_A, arXiv'24 Summary一般的なオープンウェイトの事前学習されたLLMのレイヤー剪定戦略を研究し、異なる質問応答ベンチマークでのパフォーマンスの低下を最小限に抑えることを示しました。レイヤーの最大半分を削除することで、最適なブロックを特定し、微調整して損傷を修復します。PEFT手法を使用し、実験を単一のA100 GPUで実行可能にします。これにより、計算リソースを削減し、推論のメモリとレイテンシを改善できることが示唆されます。また、LLMがレイヤーの削除に対して堅牢であることは、浅いレイヤーが知識を格納する上で重要な役割を果たしている可能性を示唆しています。 Comment下記ツイートによると、学習済みLLMから、コサイン類似度で入出力間の類似度が高い層を除いてもタスクの精度が落ちず、特に深い層を2-4割削除しても精度が落ちないとのこと。
参考:https://x.com/hillbig/status/1773110076502368642?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q
VRAMに載せるのが大変なので、このような枝刈り技術が有効だと分かるのはありがたい。LoRAや量子化も利用しているっぽい。 #NLP #LanguageModel
Issue Date: 2023-07-13 Pruning Pre-trained Language Models Without Fine-Tuning, ACL'23 Summary本研究では、Pre-trained Language Models（PLMs）の過パラメータ化の問題を解決するために、一次元のプルーニングを使用したシンプルで直感的な圧縮手法であるStatic Model Pruning（SMP）を提案します。SMPは、下流のタスクにPLMsを適応させるために一次元のプルーニングのみを使用し、微調整を必要としないため、他の手法よりも効率的です。徹底的な実験結果は、SMPが一次元およびゼロ次元の手法よりも大幅に改善されていることを示しています。また、SMPは低い疎密度にも適用可能であり、ゼロ次元の手法を上回ります。
Issue Date: 2025-03-16 Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation, Saurav Muralidharan+, NeurIPS'24 Summary本論文では、既存の大規模言語モデル（LLMs）をプルーニングし、少量のトレーニングデータで再トレーニングする手法を提案。深さ、幅、注意、MLPプルーニングを知識蒸留と組み合わせた圧縮ベストプラクティスを開発し、Nemotron-4ファミリーのLLMを2-4倍圧縮。これにより、トレーニングに必要なトークン数を最大40倍削減し、計算コストを1.8倍削減。Minitronモデルは、ゼロからトレーニングした場合と比較してMMLUスコアが最大16%改善され、他のモデルと同等の性能を示す。モデルの重みはオープンソース化され、補足資料も提供。 CommentOpenReview:https://openreview.net/forum?id=9U0nLnNMJ7&referrer=%5Bthe%20profile%20of%20Pavlo%20Molchanov%5D(%2Fprofile%3Fid%3D~Pavlo_Molchanov1)
（あとでメモを追記） #EfficiencyImprovement #Pocket #NLP #LanguageModel
Issue Date: 2024-04-22 The Unreasonable Ineffectiveness of the Deeper Layers, Andrey Gromov+, N_A, arXiv'24 Summary一般的なオープンウェイトの事前学習されたLLMのレイヤー剪定戦略を研究し、異なる質問応答ベンチマークでのパフォーマンスの低下を最小限に抑えることを示しました。レイヤーの最大半分を削除することで、最適なブロックを特定し、微調整して損傷を修復します。PEFT手法を使用し、実験を単一のA100 GPUで実行可能にします。これにより、計算リソースを削減し、推論のメモリとレイテンシを改善できることが示唆されます。また、LLMがレイヤーの削除に対して堅牢であることは、浅いレイヤーが知識を格納する上で重要な役割を果たしている可能性を示唆しています。 Comment下記ツイートによると、学習済みLLMから、コサイン類似度で入出力間の類似度が高い層を除いてもタスクの精度が落ちず、特に深い層を2-4割削除しても精度が落ちないとのこと。
参考:https://x.com/hillbig/status/1773110076502368642?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q
VRAMに載せるのが大変なので、このような枝刈り技術が有効だと分かるのはありがたい。LoRAや量子化も利用しているっぽい。 #NLP #LanguageModel
Issue Date: 2023-07-13 Pruning Pre-trained Language Models Without Fine-Tuning, ACL'23 Summary本研究では、Pre-trained Language Models（PLMs）の過パラメータ化の問題を解決するために、一次元のプルーニングを使用したシンプルで直感的な圧縮手法であるStatic Model Pruning（SMP）を提案します。SMPは、下流のタスクにPLMsを適応させるために一次元のプルーニングのみを使用し、微調整を必要としないため、他の手法よりも効率的です。徹底的な実験結果は、SMPが一次元およびゼロ次元の手法よりも大幅に改善されていることを示しています。また、SMPは低い疎密度にも適用可能であり、ゼロ次元の手法を上回ります。
#MachineLearning
#LanguageModel
Issue Date: 2023-06-26
A Simple and Effective Pruning Approach for Large Language Models, Mingjie Sun+, N_A, arXiv'23
Summary本論文では、大規模言語モデル（LLMs）の剪定方法であるWandaを紹介している。Wandaは、重みと活性化による剪定を行い、再トレーニングや重みの更新を必要とせず、剪定されたLLMはそのまま使用できる。Wandaは、LLaMA上でのさまざまな言語ベンチマークで徹底的に評価され、大きさに基づく剪定の確立されたベースラインを大幅に上回り、重みの更新に関する最近の方法と競合する優れた性能を発揮することが示された。コードはhttps://github.com/locuslab/wandaで利用可能である。
CommentLLMのネットワークのpruning手法を提案。再訓練、パラメータ更新無しで、性能低下が少なくて刈り込みが可能。
#Article
#NLP
#LanguageModel
#Alignment
#Supervised-FineTuning (SFT)
#ReinforcementLearning
#InstructionTuning
#Reasoning
#OpenWeight
Issue Date: 2025-04-08
Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1, Nvidia, 2025.04
CommentDeepSeek-R1をGPQA Diamond 1155, AIME2024/2025, Llama4 Maverickを
BFCLv2（Tool Calling, 1875), IFEVal 1137 で上回り, そのほかはArenaHardを除きDeepSeekR1と同等
DeepSeekR1が671B（MoEで37B Activation Param）に対し、こちらは253B（ただし、Llama3.1がベースなのでMoEではない）で同等以上の性能となっている。
ReasoningをON/OFFする能力も備わっている。
モデルがどのように訓練されたかを示す全体図がとても興味深い:
特に 1746 でも有効性が示されているように、SFTをしてからReasoningを強化する（強化というより元々持っている能力を引き出す？）RLを実施している。
詳細は下記Blogとのこと:
https://developer.nvidia.com/blog/build-enterprise-ai-agents-with-advanced-open-nvidia-llama-nemotron-reasoning-models/元ポスト:https://x.com/kuchaev/status/1909444566379573646?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q
BFCLv2（Tool Calling, 1875), IFEVal 1137 で上回り, そのほかはArenaHardを除きDeepSeekR1と同等
DeepSeekR1が671B（MoEで37B Activation Param）に対し、こちらは253B（ただし、Llama3.1がベースなのでMoEではない）で同等以上の性能となっている。
ReasoningをON/OFFする能力も備わっている。
モデルがどのように訓練されたかを示す全体図がとても興味深い:
特に 1746 でも有効性が示されているように、SFTをしてからReasoningを強化する（強化というより元々持っている能力を引き出す？）RLを実施している。
詳細は下記Blogとのこと:
https://developer.nvidia.com/blog/build-enterprise-ai-agents-with-advanced-open-nvidia-llama-nemotron-reasoning-models/元ポスト:https://x.com/kuchaev/status/1909444566379573646?s=46&t=Y6UuIHB0Lv0IpmFAjlc2-Q