SEAP: Training-free Sparse Expert Activation Pruning Unlock the Brainpower of Large Language Models

📄 arXiv: 2503.07605v1 📥 PDF

作者: Xun Liang, Hanyu Wang, Huayi Lai, Simin Niu, Shichao Song, Jiawei Yang, Jihao Zhao, Feiyu Xiong, Bo Tang, Zhiyu Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-10

备注: 15 pages, 7 figures, 8 tables

💡 一句话要点

提出SEAP：一种免训练的稀疏专家激活剪枝方法，释放大语言模型潜力

🎯 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 免训练 稀疏激活 计算效率

📋 核心要点

  1. 大语言模型推理计算成本高昂，成为其应用的主要瓶颈。
  2. SEAP通过识别任务相关的专家激活模式，免训练地剪枝模型，降低推理开销。
  3. 实验表明，SEAP在大幅降低计算开销的同时，保持了具有竞争力的准确性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为稀疏专家激活剪枝（SEAP）的免训练剪枝方法，旨在选择性地保留任务相关的参数，从而降低大语言模型在推理过程中的计算开销。SEAP受到LLM中隐藏状态和激活的聚类模式的启发，识别特定于任务的专家激活模式，并在保持任务性能和提高计算效率的同时对模型进行剪枝。实验结果表明，SEAP在显著降低计算开销的同时，保持了具有竞争力的准确性。值得注意的是，在50%的剪枝率下，SEAP的性能超过了WandA和FLAP 20%以上；在20%的剪枝率下，与密集模型相比，性能仅下降2.2%。这些发现突出了SEAP的可扩展性和有效性，使其成为优化大规模LLM的一种有前景的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）在推理过程中计算成本过高的问题。现有方法，如权重剪枝（Weight Pruning）和激活剪枝（Activation Pruning），通常需要额外的训练或微调，增加了计算负担和时间成本。此外，现有方法在剪枝后可能导致显著的性能下降，尤其是在高剪枝率下。

核心思路：SEAP的核心思路是利用LLM中隐藏状态和激活的聚类特性，无需训练即可识别并保留对特定任务至关重要的“专家激活”。通过剪除不相关的激活，降低模型的计算复杂度，同时尽可能保持模型的性能。这种方法的关键在于找到一种有效的方式来识别这些“专家激活”模式。

技术框架：SEAP方法主要包含以下几个阶段：1) 激活收集：收集LLM在执行特定任务时的激活数据。2) 聚类分析：对收集到的激活数据进行聚类分析，识别不同的激活模式。3) 专家识别：基于聚类结果，识别代表不同任务的“专家激活”。4) 剪枝：根据识别出的专家激活，对模型进行剪枝，保留重要的激活，移除不重要的激活。5) 推理：使用剪枝后的模型进行推理。

关键创新：SEAP最关键的创新在于其免训练的特性。它避免了传统剪枝方法所需的额外训练或微调步骤，从而大大降低了计算成本和时间成本。此外，SEAP通过识别和保留“专家激活”，能够在高剪枝率下保持较好的性能。

关键设计：SEAP的关键设计包括：1) 聚类算法的选择：选择合适的聚类算法（例如K-means）对激活数据进行聚类，以准确识别不同的激活模式。2) 专家激活的定义：定义何为“专家激活”，例如，可以根据激活的频率、强度或与任务的相关性来定义。3) 剪枝策略：设计合理的剪枝策略，例如，可以根据激活的重要性程度进行剪枝，或者采用结构化剪枝来提高硬件利用率。4) 剪枝率的选择：根据实际需求选择合适的剪枝率，以在计算效率和性能之间取得平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SEAP在50%的剪枝率下，性能超过了WandA和FLAP超过20%。在20%的剪枝率下，SEAP与密集模型相比，性能仅下降2.2%。这些结果表明，SEAP在显著降低计算开销的同时，能够保持具有竞争力的准确性，并且具有良好的可扩展性。

🎯 应用场景

SEAP方法可广泛应用于各种需要部署大语言模型的场景，例如移动设备、边缘计算设备和资源受限的服务器。通过降低LLM的计算开销，SEAP可以使这些设备能够运行更复杂的AI模型，从而提升用户体验并扩展LLM的应用范围。此外，SEAP还可以用于加速LLM的开发和部署过程，降低开发成本。

📄 摘要（原文）

Large Language Models have achieved remarkable success across various natural language processing tasks, yet their high computational cost during inference remains a major bottleneck. This paper introduces Sparse Expert Activation Pruning (SEAP), a training-free pruning method that selectively retains task-relevant parameters to reduce inference overhead. Inspired by the clustering patterns of hidden states and activations in LLMs, SEAP identifies task-specific expert activation patterns and prunes the model while preserving task performance and enhancing computational efficiency. Experimental results demonstrate that SEAP significantly reduces computational overhead while maintaining competitive accuracy. Notably, at 50% pruning, SEAP surpasses both WandA and FLAP by over 20%, and at 20% pruning, it incurs only a 2.2% performance drop compared to the dense model. These findings highlight SEAP's scalability and effectiveness, making it a promising approach for optimizing large-scale LLMs.