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指令跟随剪枝用于大型语言模型
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
随着大型语言模型的发展，本文提出了一种动态剪枝方法——指令跟随剪枝，能够根据用户指令动态选择模型参数。该方法通过优化稀疏掩码预测器和LLM，显著提升了推理效率和性能，实验结果在多个评估基准上表现优异。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）的快速发展使得结构化剪枝成为一种广泛使用的技术。
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本文提出了一种动态剪枝方法——指令跟随剪枝，能够根据用户指令动态选择模型参数。
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该方法通过优化稀疏掩码预测器和LLM，显著提升了推理效率和性能。
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指令跟随剪枝通过输入依赖的剪枝掩码，动态选择与任务相关的模型参数。
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实验结果显示，3B激活模型在数学和编码领域比3B密集模型提高了5-8个绝对点，并与9B模型的性能相当。
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该方法在推理效率上显著改善了9B模型和具有相似激活参数数量的Mixture-of-Experts（MoE）模型。
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通过为每个用户指定的任务选择和固定参数，该方法显著降低了权重加载成本，使解码效率接近小规模密集模型。
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延伸问答
什么是指令跟随剪枝？
指令跟随剪枝是一种动态剪枝方法，根据用户指令动态选择模型参数，以提高推理效率和性能。
指令跟随剪枝如何提高推理效率？
通过输入依赖的剪枝掩码，指令跟随剪枝动态选择与任务相关的模型参数，从而显著降低权重加载成本。
指令跟随剪枝与传统剪枝方法有什么不同？
与传统的静态剪枝方法不同，指令跟随剪枝采用输入依赖的动态剪枝掩码，能够根据用户指令实时调整模型参数。
指令跟随剪枝在实验中表现如何？
实验结果显示，3B激活模型在数学和编码领域比3B密集模型提高了5-8个绝对点，并与9B模型的性能相当。
指令跟随剪枝的应用场景有哪些？
该方法适用于需要高效推理的任务，特别是在设备端推理时，可以显著提高解码效率。
指令跟随剪枝如何影响模型的参数选择？
指令跟随剪枝通过优化稀疏掩码预测器，动态选择与特定任务相关的模型参数，从而提高模型的适应性。
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