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无须重新训练的高精度基础模型剪枝
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
研究提出了一种层级压缩方法，通过结构化剪枝技术如LLM-Pruner、Compresso和FLAP，解决大型语言模型在部署时的参数和计算开销问题。这些方法提升了模型性能和效率，适用于多任务求解和语言生成，减少存储需求并提高推理速度，支持自然语言处理应用的普及。
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关键要点
- 研究提出了一种层级压缩方法，解决大型语言模型在部署时的参数和计算开销问题。
- 采用结构化剪枝技术如LLM-Pruner、Compresso和FLAP，显著提升模型性能和效率。
- 这些方法适用于多任务求解和语言生成，减少存储需求并提高推理速度。
- LLM-Pruner通过结构修剪保持多任务能力，且只需少量数据即可恢复性能。
- Compresso通过合作剪枝算法优化剪枝决策，显著提高了模型在多个基准测试上的表现。
- FLAP提出了一种无需再训练的结构修剪框架，有效减少存储并提高推理速度。
- 研究还提供了BERT模型剪枝的通用指南，取得了最先进的结果。
- 深度剪枝方法在零样本任务性能上与宽度剪枝方法竞争，提升了推理速度。
- 优化的结构剪枝方法通过学习剪枝掩码实现高效优化，超越现有方法。
- MINI-LLM通过整合多个指标进行剪枝，有效降低GPU内存占用。
- LLM-Barber框架在不再训练的情况下有效重建稀疏掩膜，提升了修剪效率。
- CFSP框架利用粗到细的激活信息提高剪枝效率，表现优于现有方法。
- 研究提出的网络剪枝技术有效减少超大型语言模型的尺寸，保持较小的准确性损失。
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