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LLM-Barber：面向大型语言模型的单次稀疏掩膜块感知重建器
内容提要
本文介绍了多种大型语言模型（LLM）的剪枝技术，如LLM-Pruner、BESA和FinerCut，旨在在保持性能的同时减少模型规模。这些方法通过结构修剪和优化算法，在零样本任务中表现出色，并在内存受限的设备上实现良好的推理速度，推动了高效语言模型的应用。
关键要点
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LLM-Pruner方法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，且在零样本分类和生成上表现良好。
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Sheared-LLaMA系列展示了在仅使用3%计算量的情况下，将LLaMA2-7B模型修剪为1.3B和2.7B参数，优于同规模开源模型。
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提出了一种基于交替方向乘法器的快速最优权重更新算法，结合迭代修剪掩码选择，实现了最先进的剪枝性能。
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深度剪枝方法在零样本任务性能上与宽度剪枝方法竞争，且在内存受限情况下推理速度显著提升。
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BESA技术通过分块重构损失减少整体修剪误差，能够高效修剪70B参数的LLMs，达到最先进性能。
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FinerCut方法剪枝Transformer网络中的自注意力层和前馈神经网络层，效果优于大多数任务，无需微调。
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MoreauPruner方法通过优化分析和Moreau包络稳定地对模型进行剪枝，并与其他方法比较。
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BlockPruner是一种无需训练的结构化修剪方法，定位冗余实现更精细的修剪，效果优于现有方法。
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MINI-LLM方法通过整合多个指标进行剪枝，有效降低GPU内存占用，并在多个下游任务上表现优异。
延伸问答
LLM-Pruner方法的主要特点是什么？
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，并在零样本分类和生成上表现良好。
Sheared-LLaMA系列的修剪效果如何？
Sheared-LLaMA系列在仅使用3%计算量的情况下，将LLaMA2-7B模型修剪为1.3B和2.7B参数，表现优于同规模的开源模型。
BESA技术是如何减少修剪误差的？
BESA通过施加分块重构损失来减少整体修剪误差，并以可微分方式分配层特定的稀疏性。
FinerCut方法的优势是什么？
FinerCut能够剪枝Transformer网络中的自注意力层和前馈神经网络层，效果优于大多数任务，无需微调。
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，通过定位冗余实现更精细的修剪，效果优于现有方法。
MINI-LLM方法如何降低GPU内存占用？
MINI-LLM通过整合多个指标进行剪枝，有效降低GPU内存占用，并在多个下游任务上表现优异。
