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PAT：大语言模型的剪枝感知调优
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了多种针对预训练语言模型（PLMs）的剪枝方法，如Static Model Pruning、PAT、LLM-Pruner、Wanda和GBLM-Pruner。这些方法通过结构修剪和稀疏性诱导，在无需微调的情况下显著提升了模型性能和参数效率，尤其在零样本分类和生成任务中表现突出。研究表明，稀疏微调方法在指令调整上优于传统微调技术，推动了大型语言模型的优化与应用。
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关键要点
- 提出了一种基于一阶信息的Static Model Pruning方法，无需微调即可压缩预训练语言模型，显著提升性能和参数效率。
- 介绍了嘈杂训练机制PAT，通过添加嘈杂值激活不敏感参数，提高PLMs的微调性能，实验证明其有效性。
- 提出LLM-Pruner方法，通过结构修剪压缩LLM，保持多任务求解和语言生成能力，在零样本分类和生成任务中表现良好。
- Wanda裁剪方法在无需微调或权重更新的情况下诱导稀疏性，实验证明其在语言基准测试中优于基线方案。
- GBLM-Pruner利用几何相互关联性在语言评估中表现优越，超过其他竞争对手。
- APT通过自适应修剪和调整参数提高训练和推理效率，同时保持高性能。
- 稀疏微调方法在指令调整上优于传统微调技术，扩展到最先进的LLMs，实验证明其效果显著。
- MoreauPruner结构剪枝方法通过优化分析稳定剪枝，与其他方法比较成功。
- 基于优化的结构剪枝方法通过学习剪枝掩码实现高效剪枝，超越现有方法的复杂性和效果。
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延伸问答
什么是Static Model Pruning方法？
Static Model Pruning是一种基于一阶信息的模型压缩方法，无需微调即可提升预训练语言模型的性能和参数效率。
PAT机制如何提高预训练语言模型的性能？
PAT机制通过添加嘈杂值激活不敏感参数，从而提升预训练语言模型的微调性能。
LLM-Pruner方法的优势是什么？
LLM-Pruner通过结构修剪压缩大型语言模型，保持多任务求解和语言生成能力，尤其在零样本分类和生成任务中表现良好。
Wanda裁剪方法的主要特点是什么？
Wanda裁剪方法在无需微调或权重更新的情况下诱导稀疏性，并在语言基准测试中表现优于基线方案。
GBLM-Pruner与其他剪枝方法相比有什么优势？
GBLM-Pruner利用几何相互关联性，在语言评估中表现优越，超过了幅度修剪、Wanda和SparseGPT等竞争对手。
稀疏微调方法在指令调整上有什么优势？
稀疏微调方法在指令调整上通常优于传统的参数高效微调技术，表现出更好的性能。
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