Mini-GPTs: Efficient Large Language Models through Contextual Pruning

📄 arXiv: 2312.12682v1 📥 PDF

作者: Tim Valicenti, Justice Vidal, Ritik Patnaik

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-20

备注: 7 pages, 4 figures, Neurips 2023 styling

💡 一句话要点

Mini-GPTs：通过上下文剪枝实现高效的大语言模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 模型压缩 上下文剪枝 领域特定模型 资源效率

📋 核心要点

  1. 大型语言模型（LLM）的优化是人工智能研究中的一个重要挑战，对该领域的实际应用和可持续性至关重要。
  2. 该论文提出了一种通过上下文剪枝开发Mini-GPTs的新方法，旨在策略性地修剪LLM的计算架构，以减少模型大小并保留核心功能。
  3. 实验结果表明，上下文剪枝在开发领域特定、资源高效的LLM方面是有效且高效的，为未来的发展奠定了基础。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种开发Mini-GPTs的新方法，该方法通过上下文剪枝策略性地修剪传统LLM（如Phi-1.5）的计算架构，重点在于保留核心功能，同时大幅缩小模型尺寸。该技术应用于各种复杂数据集，包括美国法律、医学问答、天际对话、英台翻译和经济学文章。结果表明，上下文剪枝不仅是一个理论概念，而且是开发特定领域、资源高效的LLM的实用工具。上下文剪枝是构建领域特定LLM的一种有前途的方法，这项研究是未来利用更多硬件计算、改进微调和量化的基石。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型虽然能力强大，但计算资源需求巨大，部署和应用成本高昂。如何在保证模型性能的前提下，降低模型大小和计算复杂度，是当前面临的关键问题。现有的模型压缩方法，如量化、剪枝等，往往会牺牲模型的泛化能力或需要大量的调优工作。

核心思路：本文的核心思路是利用上下文剪枝，即根据输入数据的上下文信息，动态地剪除模型中不重要的部分，从而降低计算量。这种方法的核心假设是，并非所有模型参数对于所有输入都是同等重要的，通过自适应地调整模型结构，可以实现更高的效率。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择一个预训练的大型语言模型作为基础模型（例如Phi-1.5）；2) 构建包含多个领域数据集的混合数据集，用于训练和评估；3) 设计上下文剪枝策略，确定哪些参数或神经元可以被安全地移除；4) 对剪枝后的模型进行微调，以恢复性能；5) 在不同的数据集上评估剪枝后模型的性能和效率。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了上下文剪枝的概念，并将其应用于大型语言模型的压缩。与传统的静态剪枝方法不同，上下文剪枝能够根据输入数据的特点，动态地调整模型结构，从而在保证性能的同时，实现更高的压缩率。这种方法能够更好地适应不同领域的数据，并减少了手动调优的工作量。

关键设计：具体的剪枝策略可能涉及到以下技术细节：1) 使用某种指标（例如神经元的激活值、梯度等）来衡量参数的重要性；2) 设置一个阈值，低于该阈值的参数将被剪除；3) 使用某种正则化方法，鼓励模型学习稀疏的表示；4) 在微调过程中，使用某种损失函数来平衡模型的性能和稀疏性。具体的参数设置和损失函数选择需要根据具体的实验结果进行调整。

📊 实验亮点

该研究在多个数据集上验证了上下文剪枝的有效性，包括美国法律、医学问答、天际对话、英台翻译和经济学文章。实验结果表明，通过上下文剪枝，可以在大幅降低模型大小的同时，保持甚至提高模型的性能。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，但总体趋势是积极的。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于对计算资源有限制的场景，例如移动设备、嵌入式系统等。通过上下文剪枝，可以将大型语言模型压缩到更小的尺寸，使其能够在这些平台上运行，从而实现更智能的本地化服务。此外，该方法还可以用于构建特定领域的专业模型，例如法律、医疗等，提高专业领域的问答和推理能力。

📄 摘要（原文）

In AI research, the optimization of Large Language Models (LLMs) remains a significant challenge, crucial for advancing the field's practical applications and sustainability. Building upon the foundational work of Professor Song Han's lab at MIT, this paper introduces a novel approach in developing Mini-GPTs via contextual pruning. Our methodology strategically prunes the computational architecture of traditional LLMs, like Phi-1.5, focusing on retaining core functionalities while drastically reducing model sizes. We employ the technique across diverse and complex datasets, including US law, Medical Q&A, Skyrim dialogue, English-Taiwanese translation, and Economics articles. The results underscore the efficiency and effectiveness of contextual pruning, not merely as a theoretical concept but as a practical tool in developing domain-specific, resource-efficient LLMs. Contextual pruning is a promising method for building domain-specific LLMs, and this research is a building block towards future development with more hardware compute, refined fine-tuning, and quantization.