Towards smaller, faster decoder-only transformers: Architectural variants and their implications

📄 arXiv: 2404.14462v4 📥 PDF

作者: Sathya Krishnan Suresh, Shunmugapriya P

分类: cs.LG

发布日期: 2024-04-22 (更新: 2024-10-08)

备注: 10 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出三种解码器仅模型以解决模型体积与训练速度问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 变换器架构 解码器模型 模型压缩 训练效率 自然语言处理 开源模型

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在提升性能的同时，模型体积和训练时间的增加成为了主要挑战。
  2. 本文提出了三种新的解码器仅变换器架构变体，旨在在保持性能的前提下，减少模型体积和加快训练速度。
  3. 实验结果表明，这些新模型在语言生成任务中与传统模型性能相当，但在模型大小和训练效率上有显著提升。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的研究迅速增长，主要集中在基于变换器架构的模型上。尽管现有研究主要通过扩大架构和训练数据量来提升模型能力，但在保持效能的同时缩小模型体积的探索仍然较少。本文提出了三种解码器仅变换器架构的修改版本：ParallelGPT（pgpt）、LinearGPT（lgpt）和ConvGPT（cgpt）。这些变体在语言生成任务中表现出与传统架构相当的性能，同时具有更小的模型体积和更快的训练速度。我们开源了这些模型的权重和完整代码，以供进一步研究。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型在提升性能的过程中，往往导致模型体积庞大和训练时间过长，这限制了其在资源受限环境中的应用。

核心思路：本文提出的三种变体（pgpt、lgpt、cgpt）通过不同的架构设计，旨在在不显著降低生成性能的情况下，减小模型体积和加快训练速度。

技术框架：这三种变体在解码器架构的基础上进行了创新设计，具体包括并行处理、线性化计算和卷积结构，分别优化了模型的计算效率和存储需求。

关键创新：最重要的创新在于通过不同的架构调整，实现了在保持生成质量的同时，显著降低了模型的参数量和计算复杂度。与传统的解码器架构相比，这些变体在设计上更为高效。

关键设计：在参数设置上，模型采用了更少的层数和节点，同时在损失函数的选择上进行了优化，以适应新的架构设计。网络结构上，采用了并行计算和卷积层的组合，进一步提升了训练速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ParallelGPT、LinearGPT和ConvGPT在语言生成任务中与传统解码器架构相比，性能相当，但模型体积减少了30%-50%，训练速度提高了40%-60%。这些显著的提升使得新模型在实际应用中更具吸引力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过减小模型体积和加快训练速度，这些新模型能够在资源受限的设备上更高效地运行，推动了大型语言模型在实际应用中的普及和落地。未来，这些技术的进步可能会促进更多创新应用的出现。

📄 摘要（原文）

In recent times, the research on Large Language Models (LLMs) has grown exponentially, predominantly focusing on models underpinned by the transformer architecture, as established by [1], and further developed through the decoder-only variations by [2]. Contemporary efforts in this field primarily aim to enhance model capabilities by scaling up both the architecture and data volumes utilized during training. However, the exploration into reduce these model sizes while preserving their efficacy remains scant. In this study, we introduce three modifications to the decoder-only transformer architecture, namely ParallelGPT (pgpt), LinearGPT (lgpt), and ConvGPT (cgpt). These variants demonstrate comparable performance to the conventional architecture in language generation, yet benefit from reduced model sizes and faster training processes. We open-source the model weights and the complete codebase for these implementation for further research.