Adaptive Pruning for Large Language Models with Structural Importance Awareness

📄 arXiv: 2412.15127v1 📥 PDF

作者: Haotian Zheng, Jinke Ren, Yushan Sun, Ruichen Zhang, Wenbo Zhang, Zhen Li, Dusit Niyato, Shuguang Cui, Yatong Han

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-12-19

备注: 12 pages, 6 figures, 12 tables

💡 一句话要点

提出结构感知自适应剪枝方法SAAP，用于压缩LLM并在资源受限设备上部署。

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

关键词: 大语言模型 模型剪枝 自适应剪枝 结构感知 模型压缩 边缘计算 推理加速

📋 核心要点

  1. 大型语言模型计算和存储需求高，难以在资源受限的边缘设备上部署，需要有效的模型压缩方法。
  2. 提出结构感知自适应剪枝（SAAP）方法，通过考虑结构重要性和不确定性进行自适应剪枝，降低计算和内存成本。
  3. 实验表明，SAAP在多个LLM上优于现有方法，提高了准确率和token生成速度，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的最新进展显著提高了语言理解和生成能力。然而，由于其高计算和存储资源需求，难以在资源受限的边缘设备上部署LLM。为了解决这个问题，我们提出了一种新的LLM模型剪枝方法，即结构感知自适应剪枝（SAAP），以在保持模型性能的同时显著降低计算和内存成本。我们首先定义了一个自适应重要性融合指标，通过考虑其同方差不确定性来评估LLM中所有耦合结构的重要性。然后，我们对所有模块的重要性进行排序，以确定应修剪哪些特定层以满足特定的性能要求。此外，我们开发了一种新的组微调策略，以提高LLM的推理效率。最后，我们在跨两个常见任务（即零样本分类和文本生成）的多个LLM上评估了所提出的SAAP方法。实验结果表明，我们的SAAP方法优于几种最先进的基线方法，在LLaMA-7B、Vicuna-7B和LLaMA-13B上分别实现了2.17%、2.37%和2.39%的准确率提升。此外，SAAP将token生成速度提高了5%，展示了其在资源受限场景中的实际优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在资源受限设备上部署困难的问题。现有方法在剪枝过程中可能忽略了模型结构的内在重要性，导致性能下降或效率提升不明显。因此，需要一种能够有效压缩模型，同时保持甚至提升模型性能的剪枝方法。

核心思路：论文的核心思路是提出一种结构感知的自适应剪枝方法（SAAP）。该方法通过评估LLM中各个结构的重要性，并结合不确定性信息，自适应地确定哪些结构应该被剪枝。同时，采用组微调策略来进一步提升剪枝后模型的推理效率。

技术框架：SAAP方法主要包含以下几个阶段： 1. 自适应重要性融合指标定义：定义一个指标来评估LLM中各个耦合结构的重要性，该指标考虑了结构的同方差不确定性。 2. 模块重要性排序：根据计算出的重要性指标，对LLM中的所有模块进行排序。 3. 自适应剪枝：根据模块的重要性排序，确定需要剪枝的特定层，以满足特定的性能要求。 4. 组微调：开发一种新的组微调策略，以提高剪枝后LLM的推理效率。

关键创新：SAAP方法的关键创新在于其结构感知的自适应剪枝策略。与传统的剪枝方法不同，SAAP不仅考虑了参数的重要性，还考虑了模型结构的内在重要性以及不确定性。这种结构感知的剪枝策略能够更有效地保留模型中的关键信息，从而在压缩模型的同时保持甚至提升模型性能。此外，组微调策略也是一个创新点，它能够进一步提升剪枝后模型的推理效率。

关键设计： 1. 自适应重要性融合指标：具体如何融合结构重要性和不确定性，指标的数学公式是什么？（未知） 2. 组微调策略：如何对不同的参数组进行微调，微调的具体步骤和参数设置是什么？（未知） 3. 剪枝比例：如何根据性能需求自适应地确定剪枝比例？（未知）

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SAAP方法在LLaMA-7B、Vicuna-7B和LLaMA-13B模型上分别实现了2.17%、2.37%和2.39%的准确率提升，优于现有的剪枝方法。此外，SAAP还将token生成速度提高了5%，证明了其在实际应用中的优势。这些结果表明，SAAP方法能够在压缩模型的同时保持甚至提升模型性能，为LLM在资源受限设备上的部署提供了有效的解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要部署大型语言模型的资源受限场景，例如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备。通过降低LLM的计算和存储需求，SAAP方法使得这些设备能够运行更强大的AI模型，从而提升用户体验并拓展LLM的应用范围。未来，该方法可以进一步推广到其他类型的深度学习模型，并与其他模型压缩技术相结合，以实现更高效的模型部署。

📄 摘要（原文）

The recent advancements in large language models (LLMs) have significantly improved language understanding and generation capabilities. However, it is difficult to deploy LLMs on resource-constrained edge devices due to their high computational and storage resource demands. To address this issue, we propose a novel LLM model pruning method, namely structurally-aware adaptive pruning (SAAP), to significantly reduce the computational and memory costs while maintaining model performance. We first define an adaptive importance fusion metric to evaluate the importance of all coupled structures in LLMs by considering their homoscedastic uncertainty. Then, we rank the importance of all modules to determine the specific layers that should be pruned to meet particular performance requirements. Furthermore, we develop a new group fine-tuning strategy to improve the inference efficiency of LLMs. Finally, we evaluate the proposed SAAP method on multiple LLMs across two common tasks, i.e., zero-shot classification and text generation. Experimental results show that our SAAP method outperforms several state-of-the-art baseline methods, achieving 2.17%, 2.37%, and 2.39% accuracy gains on LLaMA-7B, Vicuna-7B, and LLaMA-13B. Additionally, SAAP improves the token generation speed by 5%, showcasing its practical advantages in resource-constrained scenarios.