ShadowLLM: 基于预测的上下文稀疏化大语言模型
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内容提要
本文介绍了DejaVu系统，该系统通过上下文稀疏性预测算法和异步硬件感知，显著降低了OPT-175B的推理延迟。研究提出了多种稀疏化方法，以提升大型语言模型（LLMs）的训练效率和推理速度，同时保持准确性。通过稀疏性和剪枝技术，模型大小减小，训练时间节省，展现出在特定任务上的高效性。
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Q&A
DejaVu系统如何降低OPT-175B的推理延迟？
DejaVu系统通过上下文稀疏性预测算法和异步硬件感知，将OPT-175B的推理延迟降低了2倍，且相比于FasterTransformer和Hugging Face实现，推理延迟降低超过6倍。
什么是基于Hessian灵敏度感知的混合稀疏剪枝方法？
该方法能够在不需要重新训练的情况下实现至少50%的稀疏度，减少剪枝引起的错误，同时保持整体稀疏度水平。
稀疏性如何加速大型语言模型的训练过程？
通过排除不活跃的神经元，稀疏性提高了计算速度，预训练中吞吐量提升45%，监督微调中节省38%的训练时间。
Learn-To-be-Efficient算法的作用是什么？
该算法通过激活较少神经元来提升大型语言模型的效率，实现了较好的稀疏性和性能平衡。
CATS框架在稀疏化大型语言模型中有什么优势？
CATS框架在50%的激活稀疏程度下，能够实现与基础模型相近的下游任务性能，并具有更快的收敛速度。
Mini-GPT是如何优化大型语言模型的？
Mini-GPT通过上下文剪枝技术优化大型语言模型，保留核心功能的同时大幅减小模型大小，展现出高效性和有效性。
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