- TEAL（Training-Free Activation Sparsity in LLMs）は、追加のトレーニングを必要とせずに大規模言語モデル（LLMs）の効率を著しく向上させる手法である。
- TEALは、モデル全体のテンソルをスパース化することで、25％スパース化でもほぼゼロの劣化を達成し、40％スパース化でも最小の劣化を実現している。
- TEALは、GPT-Fastと統合され、40％および50％のスパース化で最大1.53倍および1.8倍の大幅な高速化を実現している。
- TEALは、量子化との互換性も示し、アクティベーション・スパース化と量子化を組み合わせることで、GPUレジスタへのメモリ転送を新しい領域に解放し、推論の高速化を可能にしている。
TEALは、追加のトレーニングを必要とせずに大規模言語モデルの効率を向上させる革新的な手法であり、特にリソースに制約のあるエッジ環境での推論の高速化に最も適していると言える。また、アクティベーション・スパース化と量子化を組み合わせることで、GPUレジスタへのメモリ転送を効率的に行い、推論の高速化を実現している。
元記事: https://blockchain.news/news/teal-introduces-training-free-activation-sparsity