SVD-LLM V2: Optimizing Singular Value Truncation for Large Language Model Compression

📄 arXiv: 2503.12340v1 📥 PDF

作者: Xin Wang, Samiul Alam, Zhongwei Wan, Hui Shen, Mi Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-16

备注: NAACL 2025; Code available at https://github.com/AIoT-MLSys-Lab/SVD-LLM

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SVD-LLM V2以优化大语言模型压缩中的奇异值截断问题

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

关键词: 大语言模型 奇异值分解 模型压缩 损失优化 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的基于奇异值分解的压缩方法在减少截断损失方面存在不足，导致压缩模型性能不佳。
  2. SVD-LLM V2通过为不同层的权重矩阵分配独特的压缩比和损失优化的权重截断来优化奇异值截断。
  3. 在十个数据集和五种不同规模的LLM上，SVD-LLM V2的性能显著优于现有的SVD基础压缩方法。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型（LLMs）在多个领域取得了显著进展，但其庞大的模型规模仍然限制了实际应用。因此，开发有效的压缩技术显得尤为重要。奇异值分解（SVD）是一种有前景的LLM压缩方法，但现有的基于SVD的压缩方法在减少截断损失方面表现不足，导致压缩模型的性能不够理想。本文提出了SVD-LLM V2，这是一种优化奇异值截断的SVD基础LLM压缩方法。该方法通过两种技术来优化截断过程：首先，利用权重矩阵的理论截断损失为不同层的每个权重矩阵分配独特的压缩比，以适应权重冗余的异质性；其次，提出了损失优化的权重截断方法，以确保截断的奇异值在实践中产生更低且更稳定的截断损失。实验结果表明，SVD-LLM V2在十个数据集和五种不同规模的LLM上均优于现有的最先进的SVD基础LLM压缩方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有基于奇异值分解的LLM压缩方法在截断损失方面的不足，导致压缩模型性能不理想的问题。

核心思路：SVD-LLM V2的核心思路是通过理论截断损失来为不同层的权重矩阵分配独特的压缩比，并采用损失优化的权重截断方法，以降低实际应用中的截断损失。

技术框架：该方法的整体架构包括两个主要模块：第一模块是基于理论截断损失的压缩比分配，第二模块是损失优化的权重截断。

关键创新：SVD-LLM V2的关键创新在于为每个权重矩阵分配独特的压缩比，并通过损失优化的截断方法显著降低了截断损失，这与现有方法的通用压缩比设置形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了理论截断损失作为指导，确保每层的压缩比能够适应权重的冗余性，同时在损失优化过程中，确保截断的奇异值能够稳定地降低损失。具体的参数设置和损失函数设计在实验中进行了详细验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SVD-LLM V2在十个数据集和五种不同规模的LLM上均优于现有的最先进的SVD基础压缩方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），显示出其在实际应用中的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过有效压缩大语言模型，SVD-LLM V2能够在资源受限的环境中实现更高效的模型部署，提升实际应用的可行性和效率，未来可能对智能助手和自动化系统的发展产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Despite significant advancements, the practical deployment of Large Language Models (LLMs) is often hampered by their immense sizes, highlighting the need for effective compression techniques. Singular Value Decomposition (SVD) is a promising LLM compression technique. However, existing SVD-based compression methods fall short in reducing truncation losses, leading to less competitive performance in compressed models. In this work, we introduce SVD-LLM V2, a SVD-based LLM compression method that optimizes singular value truncation in SVD compression with two techniques. First, SVD-LLM V2 proposes to use theoretical truncation loss of weight matrices to assign a unique compression ratio to each weight matrix at different layers to accommodate weight redundancy heterogeneity. Second, SVD-LLM V2 proposes loss-optimized weight truncation to ensure that the truncated singular values result in a lower and more stable truncation loss in practice. We evaluate SVD-LLM V2 on ten datasets and five LLMs at various scales. Our results show SVD-LLM V2 outperforms state-of-the-art SVD-based LLM compression methods. Our code is available at https://github.com/AIoT-MLSys-Lab/SVD-LLM