- 大規模言語モデル（LLMs）の登場以来、翻訳やテキスト分類などの自動化されたタスクの負荷が増加
- LLMsを使用するためには、ユーザーがリクエストを送信し、中央サーバーが処理してレスポンスを返信する必要がある
- 既存の方法は高価で、エネルギーを消費し、遅い
- データはサーバーに保存されているため、データリークやデータ損失の可能性がある
- データを圧縮する技術が開発され、デバイスにローカルに保存可能
- 冗長性を削減し、層の精度を低下させる新しいアルゴリズム提案
- 圧縮されたデータは未圧縮バージョンとほぼ同じ性能を提供し、プライバシーを高め、エネルギーを節約し、コストを削減
- 新しいアルゴリズムCALDERAが提案され、12月に発表予定
- CALDERAは、2つの新しいアプローチ、Low-PrecisionとLow-Rankを使用
- Low-RankフレームワークはLLMの重み行列の冗長性を減少させ、Low-Precisionはビット数を減らす
- CALDERAアルゴリズムのトレーニングには大規模な情報コレクションが使用され、Meta AIによってリリースされた大規模言語モデルでテストされた
- 圧縮された言語モデルのパフォーマンスは複数のタスクセットで評価され、最大5％の改善が確認された
- 重み行列を利用することで通常の圧縮アルゴリズムよりも優れた結果が得られた
考え：今回の研究では、データの圧縮によってLLMsの性能向上が実証された点が興味深いです。特に低ランクと低精度のアプローチを組み合わせることで、従来の手法よりも優れた圧縮率が達成されたことが注目されます。また、データセキュリティやエネルギー消費量の削減など、さまざまな利点がもたらされる可能性があります。