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将大型语言模型修剪为模块内低秩结构并过渡激活
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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
本研究提出了混合压缩模型LoRAP，增强了Transformer模型的低秩特性，并引入无梯度的结构化通道剪枝方法。通过结构修剪技术，成功将LLaMA2-7B模型压缩为1.3B和2.7B参数，并在多项任务中超越现有方法。研究还展示了自适应剪枝策略，显著减少参数和计算量，同时保持模型精度。
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关键要点
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本研究提出了一种混合压缩模型LoRAP，增强了Transformer模型的低秩特性。
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引入无梯度的结构化通道剪枝方法用于Feed-Forward Network子层。
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通过结构修剪技术，将LLaMA2-7B模型压缩为1.3B和2.7B参数，超越现有方法。
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展示了自适应剪枝策略，显著减少参数和计算量，同时保持模型精度。
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延伸问答
LoRAP模型的主要特点是什么？
LoRAP模型增强了Transformer模型的低秩特性，并引入了无梯度的结构化通道剪枝方法。
如何通过结构修剪技术压缩LLaMA2-7B模型？
通过结构修剪技术，LLaMA2-7B模型被压缩为1.3B和2.7B参数，且在多项任务中表现优于现有方法。
自适应剪枝策略的优势是什么？
自适应剪枝策略显著减少了参数和计算量，同时保持了模型的精度。
BlockPruner方法的创新之处在哪里？
BlockPruner是一种无需训练的结构化修剪方法，能够更精细地定位多头注意力和多层感知机块中的冗余。
该研究如何提高模型的训练和推理速度？
通过结构化剪枝方法，低秩分解参数化权重矩阵，自适应移除秩1分量，从而提高训练和推理速度。
该研究对资源受限设备的影响是什么？
研究提出的剪枝方法使得大型语言模型在资源受限设备上更具成本效益，能够有效减小模型规模。
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