Comprimiendo LLMs con MoP: Mezcla de Podadores
Los modelos de lenguaje grandes requieren gran capacidad computacional, por lo que las técnicas que reducen parámetros y aceleran la inferencia son esenciales. MoP, Mixture of Pruners, es un marco iterativo que unifica dos dimensiones de poda estructural: profundidad y anchura. En cada iteración MoP genera dos ramas, una que poda en profundidad y otra que poda en anchura, y selecciona la candidata que mejor avanza la trayectoria de compresión, equilibrando precisión y eficiencia.
En pruebas con LLaMA-2 y LLaMA-3, MoP ha ampliado la frontera de la poda estructurada, superando en precisión a métodos competidores en diversos regímenes de compresión y manteniéndose consistentemente por encima de estrategias que solo aplican poda por profundidad o por anchura. Además, MoP no se queda en resultados teóricos: convierte la poda estructural en aceleración real, logrando una reducción de latencia end to end del 39 por ciento con una compresión del 40 por ciento.
MoP también se ha extendido a modelos vision-language como LLaVA-1.5, donde mejora la eficiencia computacional y demuestra que el fine-tuning de recuperación usando únicamente texto puede restaurar el rendimiento incluso en tareas visuales, lo que abre posibilidades para pipelines más ligeros y económicos en aplicaciones multimodales.
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