Semantic Retention and Extreme Compression in LLMs: Can We Have Both?

📄 arXiv: 2505.07289v1 📥 PDF

作者: Stanislas Laborde, Martin Cousseau, Antoun Yaacoub, Lionel Prevost

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-12

备注: Accepted for publication in the Proceedings of the 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN); this arXiv version includes an appendix with 6 result tables; 10 pages, 15 figures, 7 tables

💡 一句话要点

提出SrCr指标，探索剪枝与量化联合优化，提升LLM压缩率与语义保持能力。

🎯 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 剪枝 量化 语义保持 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有LLM压缩方法（剪枝、量化）单独使用效果有限，联合优化潜力未被充分挖掘。
  2. 提出语义保持压缩率（SrCr）指标，用于评估压缩过程中的语义信息损失，指导剪枝与量化联合优化。
  3. 实验表明，联合优化方法在相同压缩率下，性能比单独量化平均提升20%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）部署的指数级增长，使得高效的模型压缩技术需求日益迫切，以降低计算和内存成本。虽然剪枝和量化已经显示出潜力，但它们联合使用的潜力在很大程度上仍未被探索。本文研究了联合压缩，以及如何策略性地结合剪枝和量化，与单一方法相比，可能产生更优的性能-压缩比。认识到准确评估LLM性能的挑战，我们解决了先前评估框架的关键局限性，并引入了语义保持压缩率（SrCr），这是一种新颖的指标，用于量化模型压缩和语义保持之间的权衡，从而促进剪枝-量化配置的优化。实验表明，我们推荐的组合平均而言，在相同理论压缩率下，与仅使用量化的模型相比，性能提高了20%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）压缩过程中，如何在保证语义信息不丢失的前提下，最大程度地降低模型大小和计算成本的问题。现有方法，如单独使用剪枝或量化，往往难以在压缩率和性能之间取得最佳平衡，并且缺乏有效的评估指标来衡量压缩过程中的语义保持能力。

核心思路：论文的核心思路是联合优化剪枝和量化，并引入一种新的评估指标——语义保持压缩率（SrCr），用于指导剪枝和量化的配置。通过SrCr指标，可以更准确地评估压缩后的模型在保持语义信息方面的能力，从而找到最佳的剪枝和量化策略组合。

技术框架：论文提出的技术框架主要包含以下几个阶段：1）选择合适的剪枝和量化方法；2）定义SrCr指标，用于评估压缩后的模型性能；3）通过优化算法（例如，网格搜索或贝叶斯优化）搜索最佳的剪枝和量化配置，以最大化SrCr指标；4）评估最终压缩模型的性能。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了语义保持压缩率（SrCr）指标。SrCr指标能够更准确地量化模型压缩过程中语义信息的损失，从而为剪枝和量化的联合优化提供更有效的指导。与传统的评估指标（如困惑度或准确率）相比，SrCr指标更能反映模型在实际应用中的性能。

关键设计：SrCr指标的具体计算方法未知，但可以推测其可能涉及到计算原始模型和压缩模型在处理相同输入时的输出差异，并结合压缩率进行归一化。具体的剪枝和量化方法选择可能取决于具体的LLM架构和应用场景。优化算法的选择也需要根据实际情况进行调整，以在计算成本和优化效果之间取得平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，论文提出的剪枝和量化联合优化方法，在相同的理论压缩率下，与仅使用量化的模型相比，性能平均提高了20%。这一结果验证了联合优化方法的有效性，并表明SrCr指标能够有效地指导剪枝和量化配置的优化。

🎯 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。通过高效的模型压缩，可以降低LLM的部署成本，提高推理速度，并使其能够在更多平台上运行。这对于推动LLM在实际应用中的普及具有重要意义。

📄 摘要（原文）

The exponential growth in Large Language Model (LLM) deployment has intensified the need for efficient model compression techniques to reduce computational and memory costs. While pruning and quantization have shown promise, their combined potential remains largely unexplored. In this paper, we examine joint compression and how strategically combining pruning and quantization could yield superior performance-to-compression ratios compared to single-method approaches. Recognizing the challenges in accurately assessing LLM performance, we address key limitations of previous evaluation frameworks and introduce the Semantic Retention Compression Rate (SrCr), a novel metric that quantifies the trade-off between model compression and semantic preservation, facilitating the optimization of pruning-quantization configurations. Experiments demonstrate that our recommended combination achieves, on average, a 20% performance increase compared to an equivalent quantization-only model at the same theoretical compression rate.