A Survey on Model Compression for Large Language Models

要約

大規模言語モデル (LLM) は、自然言語処理タスクに革命をもたらし、目覚ましい成功を収めました。
ただし、その巨大なサイズと計算需要により、特にリソースに制約のある環境では、実際の導入には大きな課題が生じます。
これらの課題がますます重要になるにつれて、モデル圧縮の分野がこれらの制限を軽減するための極めて重要な研究分野として浮上しています。
このペーパーでは、LLM 向けに特別に調整されたモデル圧縮技術の状況をナビゲートする包括的な調査を紹介します。
効率的な導入という差し迫ったニーズに対処し、量子化、枝刈り、知識の蒸留などを含むさまざまな方法論を掘り下げています。
これらの各技術の中で、LLM 研究の進化に貢献する最近の進歩と革新的なアプローチに焦点を当てます。
さらに、圧縮 LLM の有効性を評価するために不可欠なベンチマーク戦略と評価指標についても検討します。
最新の開発と実際的な影響についての洞察を提供することにより、この調査は研究者と実務者の両方にとって貴重なリソースとして役立ちます。
LLM が進化し続ける中、この調査は効率性と現実世界への適用性の向上を促進し、この分野の将来の進歩のための基盤を確立することを目的としています。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing tasks with remarkable success. However, their formidable size and computational demands present significant challenges for practical deployment, especially in resource-constrained environments. As these challenges become increasingly pertinent, the field of model compression has emerged as a pivotal research area to alleviate these limitations. This paper presents a comprehensive survey that navigates the landscape of model compression techniques tailored specifically for LLMs. Addressing the imperative need for efficient deployment, we delve into various methodologies, encompassing quantization, pruning, knowledge distillation, and more. Within each of these techniques, we highlight recent advancements and innovative approaches that contribute to the evolving landscape of LLM research. Furthermore, we explore benchmarking strategies and evaluation metrics that are essential for assessing the effectiveness of compressed LLMs. By providing insights into the latest developments and practical implications, this survey serves as an invaluable resource for both researchers and practitioners. As LLMs continue to evolve, this survey aims to facilitate enhanced efficiency and real-world applicability, establishing a foundation for future advancements in the field.

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