- NVIDIAの研究チームが新しい論文「LLM Pruning and Distillation in Practice: The Minitron Approach」で、Minitron圧縮戦略を紹介
- LLMプロバイダーは、大規模モデルファミリーを作成する際、重みのプルーニングと知識の蒸留を組み合わせることでトレーニングコストを大幅に削減可能
- Minitronアプローチは、8Bモデルと4Bモデルを生産し、一連のベンチマークで優れた性能を示す
- プルーニング、知識蒸留、再トレーニングのフェーズを経て、Minitronアプローチは効率的で実用的なLLMの圧縮手法を実証
この論文では、重みのプルーニングと知識の蒸留を組み合わせることで、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングコストを削減するMinitron圧縮戦略が紹介されています。Minitronアプローチは、8Bモデルと4Bモデルを生産し、ベンチマークを通じて高い性能を示すことが実証されています。