AVSS: Layer Importance Evaluation in Large Language Models via Activation Variance-Sparsity Analysis

📄 arXiv: 2411.02117v1 📥 PDF

作者: Zichen Song, Yuxin Wu, Sitan Huang, Zhongfeng Kang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-04

备注: 4 pages, 1 figure

💡 一句话要点

提出AVSS指标，通过激活方差-稀疏性分析评估大语言模型层重要性，实现模型压缩。

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

关键词: 大语言模型 层重要性评估 激活方差 稀疏性 模型压缩 模型优化 AVSS指标

📋 核心要点

  1. 现有研究对大语言模型内部层的重要性评估不足，尤其缺乏从激活分布角度的分析。
  2. 提出AVSS指标，结合激活方差和稀疏性，评估每一层对模型性能的贡献程度。
  3. 实验表明，移除AVSS得分较低的25%层后，模型性能仍能保持90%以上，证明了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

深度学习中，评估层的重要性是一个活跃的研究领域，对模型优化和可解释性具有重要意义。最近，大型语言模型（LLM）在各个领域都备受关注，但关于LLM中各个层的功能重要性和性能贡献的研究还很有限，尤其是在激活分布的角度。本文提出激活方差-稀疏性得分（AVSS），这是一种结合归一化激活方差和稀疏性的新指标，用于评估每一层对模型性能的贡献。通过基于AVSS识别并移除大约最低的25%的层，我们在问答、语言建模和情感分类等任务中实现了超过90%的原始模型性能，表明这些层可能不是必需的。我们的方法为识别不太关键的层提供了一种系统的方法，有助于构建高效的大型语言模型架构。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）通常参数量巨大，计算成本高昂。如何高效地评估LLM中每一层的重要性，并去除冗余层，从而实现模型压缩和加速，是一个重要的研究问题。现有的层重要性评估方法可能无法充分捕捉激活分布的特性，导致评估结果不准确。

核心思路：论文的核心思路是，通过分析每一层激活值的方差和稀疏性，来评估该层对模型性能的贡献。方差反映了激活值的离散程度，稀疏性反映了激活值的活跃程度。如果一个层的激活值方差小且稀疏，则表明该层可能对模型性能的贡献较小，可以被移除。这样设计的目的是为了找到那些对模型输出影响不大的层，从而在不显著降低模型性能的前提下，减少模型的计算量。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 前向传播：使用LLM对输入数据进行前向传播，记录每一层的激活值。2) 计算AVSS：对于每一层，计算其激活值的归一化方差和稀疏性，并将两者结合得到AVSS。3) 层排序：根据AVSS对所有层进行排序。4) 层剪枝：移除AVSS得分最低的若干层。5) 性能评估：在下游任务上评估剪枝后的模型性能。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了AVSS指标，该指标结合了激活方差和稀疏性，能够更全面地评估LLM中每一层的重要性。与现有方法相比，AVSS能够更好地捕捉激活分布的特性，从而更准确地识别冗余层。此外，该方法提供了一种系统化的层剪枝流程，可以有效地压缩LLM。

关键设计：AVSS的计算公式为：AVSS = normalized_variance * sparsity。其中，normalized_variance是激活值的归一化方差，sparsity是激活值的稀疏性。论文中具体使用了L1范数来衡量稀疏性。在实验中，作者移除了AVSS得分最低的25%的层，并发现模型性能仍然可以保持在90%以上。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于AVSS移除约25%的层后，在问答、语言建模和情感分类等任务上，模型性能仍能保持原始模型的90%以上。这表明AVSS能够有效识别LLM中的冗余层，并实现模型压缩，同时保持良好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大语言模型的压缩和加速，降低模型部署和推理的成本，使其更容易在资源受限的设备上运行。此外，该方法还可以用于模型可解释性研究，帮助理解LLM中不同层的功能和作用，为模型设计和优化提供指导。

📄 摘要（原文）

The evaluation of layer importance in deep learning has been an active area of research, with significant implications for model optimization and interpretability. Recently, large language models (LLMs) have gained prominence across various domains, yet limited studies have explored the functional importance and performance contributions of individual layers within LLMs, especially from the perspective of activation distribution. In this work, we propose the Activation Variance-Sparsity Score (AVSS), a novel metric combining normalized activation variance and sparsity to assess each layer's contribution to model performance. By identifying and removing approximately the lowest 25% of layers based on AVSS, we achieve over 90% of original model performance across tasks such as question answering, language modeling, and sentiment classification, indicating that these layers may be non-essential. Our approach provides a systematic method for identifying less critical layers, contributing to efficient large language model architectures.