Transformer に触れてみる (7) — GPT-2 もどきをテンソルネットワークでモデル圧縮したり解剖して挙動を見たりする | TechDistill
> Source: Zenn_Python
Execute Primary Source
// Problem
LLMのモデル圧縮において、パラメータ削減と性能維持の両立は極めて困難である。特に、どの層がどのような情報を担っているかが不明確なため、一律な圧縮手法を適用すると、モデルの挙動が予測不能に崩壊し、文脈の維持や意味の整合性が失われるリスクがある。
// Approach
MiniGPT2のFFN層に対し、テンソルネットワーク分解を用いた圧縮を適用。層ごとに圧縮強度を変化させ、残差接続の入力と出力のコサイン類似度を計測することで、圧縮がモデルの出力特性（構文的・意味的側面）に与える影響を定量的・定性的に調査した。
// Result
FFNの初期層はシンタックス（低解像度情報）、後期層はセマンティクス（高解像度情報）に関与しているという仮説を得た。初期層の圧縮は文脈の転換を阻害し、後期層の圧縮は意味的な誤りを誘発する傾向がある。層ごとの役割に応じた圧縮強度の最適化の必要性が示唆された。
Senior Engineer Insight
> 本記事は極小モデルによる実験的な考察に留まるが、圧縮戦略における重要な示唆を含んでいる。実戦的なLLM圧縮においては、全層一律の量子化や枝刈りではなく、層の役割（構文保持か意味保持か）に基づいた「非一様な圧縮」が、精度と軽量化のトレードオフを最適化する鍵となるだろう。大規模モデルへのスケーラビリティの検証は不可欠だが、解釈可能性に基づいた圧縮アプローチは、エッジデバイスへのデプロイや推論コスト削減において、極めて実戦的な価値を持つ。