Cette recherche aborde le défi de l'inefficacité des techniques de fine-tuning efficace pour les grands modèles de langage (LLMs), cruciales pour diverses applications. Les auteurs introduisent une nouvelle forme de sparsité, appelée sparsité ombreuse, qui n'a pas été suffisamment explorée pour l'accélération. Ils proposent Longue Exposition, un système efficace composé de trois éléments clés : l'Exposeur de sparsité ombreuse, le Prédicteur orienté séquence et l'Opérateur dynamique, qui permettent de capturer plus de détails de sparsité, de gérer efficacement les grandes séquences d'entrées et de faciliter des motifs computationnels structurés. Les évaluations montrent que Longue Exposition surpasse les méthodes existantes avec une accélération allant jusqu'à 2,49 fois pour le fine-tuning de bout en bout, offrant des avancées prometteuses dans ce domaine.
Les expériences menées démontrent l'efficacité de Longue Exposition dans divers scénarios de fine-tuning, soulignant son potentiel à transformer les pratiques actuelles. Les auteurs discutent également des implications de leur travail pour les futures recherches en optimisation des LLMs, mettant en lumière les avantages de leur approche en termes de temps et de coûts. Cette étude ouvre de nouvelles perspectives pour l'accélération du fine-tuning des LLMs, un enjeu majeur pour le déploiement efficace de ces modèles dans des applications réelles.