Saten: Sparse Augmented Tensor Networks for Post-Training Compression of Large Language Models

📄 arXiv: 2505.14871v2 📥 PDF

作者: Ryan Solgi, Kai Zhen, Rupak Vignesh Swaminathan, Nathan Susanj, Athanasios Mouchtaris, Siegfried Kunzmann, Zheng Zhang

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-10-13)

备注: Accepted to EMNLP 2025

💡 一句话要点

提出稀疏增强张量网络Saten，用于大语言模型后训练压缩。

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

关键词: 大语言模型压缩 张量网络 稀疏性 后训练量化 模型优化 低秩分解

📋 核心要点

  1. 预训练LLM的高秩特性和缺乏预训练数据访问，使得后训练压缩面临挑战。
  2. Saten框架通过稀疏增强张量网络，提升低秩张量化LLM在微调中的性能。
  3. 实验表明，Saten在准确性和压缩效率上均优于现有张量化语言模型。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLM）的高效实现对于在资源受限设备上的部署至关重要。低秩张量压缩技术，如张量链（TT）网络，已被广泛研究用于过参数化的神经网络。然而，由于预训练LLM的高秩特性以及缺乏对预训练数据的访问，将其应用于压缩预训练的大型语言模型（LLM）以进行下游任务（后训练）仍然具有挑战性。在本研究中，我们研究了微调期间的低秩张量化LLM，并提出了稀疏增强张量网络（Saten）以增强其性能。所提出的Saten框架支持完整的模型压缩。实验结果表明，Saten增强了张量化语言模型的准确性和压缩效率，实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决预训练大语言模型（LLM）在后训练阶段进行压缩的问题。现有基于张量分解的压缩方法，如张量链（TT）网络，在应用于LLM时面临挑战，因为LLM通常具有较高的秩，并且在后训练阶段无法访问原始预训练数据，这限制了压缩性能。

核心思路：论文的核心思路是通过引入稀疏增强张量网络（Saten）来提升低秩张量化LLM的性能。Saten通过在张量分解过程中引入稀疏性，使得模型能够更好地适应下游任务，同时保持较高的压缩率。这种稀疏性允许模型保留更重要的信息，从而提高准确性。

技术框架：Saten框架主要包含以下几个阶段：1) 对预训练LLM进行张量分解，将其转化为低秩张量网络结构。2) 在张量网络中引入稀疏性，通过剪枝或其他稀疏化技术，移除不重要的连接。3) 对稀疏化的张量网络进行微调，使其适应下游任务。4) 对微调后的模型进行评估，验证其压缩效率和准确性。

关键创新：Saten的关键创新在于将稀疏性引入到张量网络中，从而在压缩率和准确性之间取得更好的平衡。与传统的张量分解方法相比，Saten能够更好地保留模型中的重要信息，从而提高压缩后的模型在下游任务上的性能。此外，Saten框架支持完整的模型压缩，无需保留原始模型的部分参数。

关键设计：Saten的关键设计包括：1) 稀疏化的具体方法，例如使用L1正则化或剪枝算法来确定哪些连接应该被移除。2) 稀疏率的选择，需要在压缩率和准确性之间进行权衡。3) 微调策略，例如使用不同的学习率或优化器来训练稀疏化的张量网络。4) 张量分解的具体方法，例如使用TT分解或CP分解等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Saten在张量化语言模型中实现了最先进的性能，在提高准确性的同时增强了压缩效率。具体的数据和对比基线在论文中给出，但摘要中未明确提及具体的性能提升幅度。Saten框架支持完整的模型压缩，这在实际应用中具有重要价值。

🎯 应用场景

Saten框架可应用于各种需要部署在资源受限设备上的大语言模型，例如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备。通过提高压缩效率和准确性，Saten能够降低LLM的存储需求和计算复杂度，使其能够在这些设备上高效运行。这对于实现智能助手、自然语言处理等应用具有重要意义，并有助于推动人工智能技术的普及。

📄 摘要（原文）

The efficient implementation of large language models (LLMs) is crucial for deployment on resource-constrained devices. Low-rank tensor compression techniques, such as tensor-train (TT) networks, have been widely studied for over-parameterized neural networks. However, their applications to compress pre-trained large language models (LLMs) for downstream tasks (post-training) remains challenging due to the high-rank nature of pre-trained LLMs and the lack of access to pretraining data. In this study, we investigate low-rank tensorized LLMs during fine-tuning and propose sparse augmented tensor networks (Saten) to enhance their performance. The proposed Saten framework enables full model compression. Experimental results demonstrate that Saten enhances both accuracy and compression efficiency in tensorized language models, achieving state-of-the-art performance.