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基于凸优化的分层后训练修剪器应用于大型语言模型
内容提要
本文介绍了多种基于优化的模型剪枝方法，包括 ALPS、LLM-Pruner 和 LoRAPrune，旨在提升大型语言模型的效率和性能。ALPS 在稀疏模型上显著降低困惑度，LLM-Pruner 通过结构修剪保持多任务能力，而 LoRAPrune 则通过迭代剪枝最大化性能。此外，TextPruner 和 FLAP 也展示了在不重新训练的情况下有效压缩模型的能力。
关键要点
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ALPS 是一种基于优化的框架，通过操作拆分技术和预条件共轭梯度后处理步骤处理修剪问题，显著降低困惑度，特别适用于高度稀疏的模型。
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在 OPT-30B 模型上，ALPS 实现了 13% 的测试困惑度减少和 19% 的零样本基准性能提升。
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LLM-Pruner 通过结构修剪保持多任务能力，使压缩模型在零样本分类和生成上表现良好，仅需 50K 数据即可恢复性能。
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LoRAPrune 通过迭代剪枝最大化 PEFT 的优点，删除冗余参数，实现高精度和高压缩比，且在 VTAB-1k 基准测试中表现优异。
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TextPruner 是一个开源工具包，提供快速简便的模型压缩方法，包括自监督剪枝，无需重新训练模型。
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FLAP 是一种基于波动的自适应结构修剪框架，能够在不重新训练的情况下有效减少存储和提高推理速度。
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通过 Efficient Coarse-to-Fine Layer-Wise Pruning 方法，LVLMs 的大规模视觉-语言模型在高稀疏度条件下取得显著性能改进。
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ContrAstive Pruning（CAP）框架保留了模型的任务不可知知识和任务特定知识，在极高稀疏度情况下显著提高模型性能。
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基于结构化稀疏方法的快速 Transformer 模型剪枝框架，无需重新训练即可保持高准确度，显著减少 FLOPs 和提升推理速度。
延伸问答
ALPS 方法的主要优势是什么？
ALPS 方法通过操作拆分技术和预条件共轭梯度后处理步骤，显著降低困惑度，特别适用于高度稀疏的模型。
LLM-Pruner 如何保持模型的多任务能力？
LLM-Pruner 通过结构修剪来压缩模型，使其在零样本分类和生成任务中仍能表现良好，仅需 50K 数据即可恢复性能。
LoRAPrune 的工作原理是什么？
LoRAPrune 通过迭代剪枝最大化 PEFT 的优点，删除冗余参数，实现高精度和高压缩比。
TextPruner 有哪些应用场景？
TextPruner 是一个开源工具包，适用于各种模型和任务，能够在多项 NLP 任务中有效压缩模型大小。
FLAP 方法如何提高推理速度？
FLAP 方法通过自适应结构修剪，无需重新训练，能够有效减少存储并提高推理速度。
ContrAstive Pruning 框架的特点是什么？
ContrAstive Pruning 框架保留了模型的任务不可知知识和任务特定知识，在极高稀疏度情况下显著提高模型性能。
