LLMCBench: Benchmarking Large Language Model Compression for Efficient Deployment

📄 arXiv: 2410.21352v2 📥 PDF

作者: Ge Yang, Changyi He, Jinyang Guo, Jianyu Wu, Yifu Ding, Aishan Liu, Haotong Qin, Pengliang Ji, Xianglong Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-10-28 (更新: 2024-10-31)

备注: Accepted by NeurIPS 2024 Datasets and Benchmarks Track

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LLMCBench：构建大语言模型压缩基准，促进高效部署

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

关键词: 大语言模型压缩 模型压缩基准 LLMCBench 模型量化 模型剪枝 知识蒸馏 高效部署

📋 核心要点

  1. 现有LLM压缩方法验证不足，缺乏在通用场景下的全面评估，难以指导实际应用中压缩算法的选择。
  2. 构建LLMCBench基准，通过分析模型生产需求，设计评估标准，并对比多种主流压缩方法，提供深入分析和见解。
  3. 通过广泛实验和比较，LLMCBench旨在为LLM压缩算法设计提供参考，并为未来研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）展现了强大的智能能力，但其对计算和存储的高需求阻碍了实际应用。为此，许多模型压缩技术被提出以提高LLM的效率。然而，目前的研究仅在有限的模型、数据集和指标上验证了其方法，仍然缺乏在更通用场景下的全面评估。因此，在特定情况下应该使用哪种模型压缩方法仍然是一个问题。为了弥补这一差距，我们提出了大型语言模型压缩基准（LLMCBench），这是一个经过严格设计的基准，对LLM压缩算法进行了深入分析。我们首先分析了实际的模型生产需求，并仔细设计了评估轨道和指标。然后，我们使用多种主流LLM压缩方法进行了广泛的实验和比较。最后，我们基于评估进行了深入分析，并为LLM压缩设计提供了有用的见解。我们希望我们的LLMCBench能够为LLM压缩算法设计提供有益的建议，并为未来的研究奠定基础。我们的代码可在https://github.com/AboveParadise/LLMCBench获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）压缩算法缺乏全面、系统评估的问题。现有研究通常只在有限的模型、数据集和指标上验证压缩方法，无法有效指导实际应用中压缩算法的选择。现有方法的痛点在于缺乏一个统一的、可信赖的基准来评估不同压缩算法的性能，难以根据具体场景选择最优方案。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为LLMCBench的基准测试平台，通过模拟实际模型生产需求，设计合理的评估轨道和指标，并对多种主流LLM压缩算法进行广泛的实验和比较，从而提供深入的分析和见解。这样设计的目的是为了弥补现有研究的不足，为LLM压缩算法的选择和设计提供更可靠的依据。

技术框架：LLMCBench的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 需求分析：分析实际模型生产的需求，例如计算资源、存储空间、推理速度等。2) 评估设计：根据需求设计评估轨道和指标，例如模型精度、压缩率、推理延迟等。3) 算法集成：集成多种主流的LLM压缩算法，例如剪枝、量化、知识蒸馏等。4) 实验评估：在不同的模型和数据集上进行实验评估，收集性能数据。5) 分析总结：对实验结果进行深入分析，总结不同压缩算法的优缺点，并提供设计建议。

关键创新：LLMCBench的关键创新在于其全面性和系统性。它不仅考虑了多种压缩算法，还覆盖了不同的模型和数据集，并设计了合理的评估指标。此外，LLMCBench还提供了深入的分析和见解，为LLM压缩算法的设计提供了有价值的参考。与现有方法相比，LLMCBench更加注重实际应用，能够更好地指导压缩算法的选择和优化。

关键设计：LLMCBench的关键设计包括：1) 评估指标：除了传统的模型精度和压缩率之外，还考虑了推理延迟、能耗等指标，以更全面地评估压缩算法的性能。2) 数据集选择：选择了多个具有代表性的数据集，以覆盖不同的应用场景。3) 算法实现：对集成的压缩算法进行了优化，以保证实验结果的可靠性。4) 分析方法：采用了多种统计分析方法，以深入挖掘实验结果中的信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLMCBench通过对多种主流LLM压缩算法进行广泛的实验和比较，揭示了不同算法在不同场景下的性能表现。实验结果表明，不同的压缩算法在模型精度、压缩率和推理延迟等方面各有优劣。LLMCBench的分析结果为实际应用中选择合适的压缩算法提供了重要参考，并为LLM压缩算法的设计提供了有益的见解。

🎯 应用场景

LLMCBench的研究成果可广泛应用于各种需要部署大型语言模型的场景，例如移动设备、边缘计算设备和云计算平台。通过选择合适的压缩算法，可以在保证模型性能的前提下，显著降低计算和存储成本，提高推理速度，从而加速LLM在实际应用中的落地。该研究还有助于推动LLM压缩算法的进一步发展，为未来的研究提供参考。

📄 摘要（原文）

Although large language models (LLMs) have demonstrated their strong intelligence ability, the high demand for computation and storage hinders their practical application. To this end, many model compression techniques are proposed to increase the efficiency of LLMs. However, current researches only validate their methods on limited models, datasets, metrics, etc, and still lack a comprehensive evaluation under more general scenarios. So it is still a question of which model compression approach we should use under a specific case. To mitigate this gap, we present the Large Language Model Compression Benchmark (LLMCBench), a rigorously designed benchmark with an in-depth analysis for LLM compression algorithms. We first analyze the actual model production requirements and carefully design evaluation tracks and metrics. Then, we conduct extensive experiments and comparison using multiple mainstream LLM compression approaches. Finally, we perform an in-depth analysis based on the evaluation and provide useful insight for LLM compression design. We hope our LLMCBench can contribute insightful suggestions for LLM compression algorithm design and serve as a foundation for future research. Our code is available at https://github.com/AboveParadise/LLMCBench.