Investigating Optimization Strategies and Architectural Innovations

本文是LLM系列文章,这是一篇硕士文章,针对《Enhancing Inference Efficiency of Large Language Models: Investigating Optimization Strategies and Architectural Innovations》的翻译。

提高大型语言模型的推理效率:研究优化策略和架构创新

摘要

大型语言模型的规模正在增长,我们预计随着大型模型训练速度的加快,它们将继续增长。然而,这种大小的增加将严重影响推理成本。因此,模型压缩很重要,可以保持较大模型的性能,同时降低运行成本。在这篇论文中,我们探索了模型压缩的方法,并实证证明了在Transformer LLM中跳过后一个注意子层的简单方法是一种有效的模型压缩方法,因为这些层被证明是冗余的,同时计算成本也非常高。我们观察到Llama 2 7B的一个token生成速度提高了21%,同时在几个常见的基准测试中令人惊讶和意外地提高了性能。

1 引言

2 文献综述

3 方法

4 结果

5 结论

从我们的实验中,我们实证表明,在所考虑的基准测试中,后一层注意力对性能没有显著影响,甚至在某些任务中可能是一个劣势。这一结论与[24]的研究一致,在该研究中,视觉transformer也得到了类似的结果,但考虑到所有的权重都是在模型训练过程中使用的,这一现象仍然令人惊讶。我们的研究可以启发训练尾部没有注意子层的LLM,因为我们经验表明这些子层对于推理是多余的,这可能意味着即使首先训练这些权重也没有意义。
注意子层在计算上也很重,因为它们在加载到GPU上时会占用大量内存。注意子层的这些缺点,再加上它们几乎不提供推理信息的事实,意味着无注意LLM可能会变得更加普遍。我们还想指出,跳过注意力层的性能的任何小幅下降都可能是由于MLP层的敏感性和非鲁棒性造成的,即使是微

研究双层优化在学习和视觉中的应用,是为了改善学习算法和视觉系统的性能。在学习和视觉任务中,我们通常面临两个层面的优化问题。 第一层优化问题涉及到学习算法的优化,即如何通过合适的学习算法来获得最佳的模型参数。学习算法的优化过程通常涉及到定义损失函数和选择合适的优化方法。然而,常规的优化方法在高维问题中可能会面临挑战,导致在学习过程中陷入局部最优解。因此,研究者们开始探索使用双层优化方法来改进学习算法的性能。双层优化方法通过引入内部优化循环来进一步更新学习算法中的超参数,以改善模型性能。这种方法可以更好地探索参数空间,寻找更优的模型参数,从而提高学习算法的效果。 第二层优化问题涉及到视觉任务的优化,即如何通过图像处理和计算机视觉算法来解决具体的视觉问题。视觉任务可以包括目标检测、图像分割、姿态估计等多个方面。传统的视觉算法通常是通过定义特定的目标函数并使用迭代方法来进行优化。然而,这种方法可能会受到参数选择和初始条件的限制。因此,研究者们开始研究使用双层优化技术来提高视觉任务的性能。双层优化方法通过引入内部优化循环来逐步调整算法超参数和模型参数,以更好地适应特定的视觉任务。 总之,研究双层优化在学习和视觉中的应用,旨在改善学习算法和视觉系统的性能。这种方法可以通过优化学习算法的参数和模型参数,以及优化视觉任务的目标函数和算法参数,来改进学习和视觉的效果。这将有助于在学习和视觉领域取得更好的结果和应用。
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