Iterative Structured Pruning for Large Language Models with Multi-Domain Calibration
作者: Guangxin Wu, Hao Zhang, Zhang Zhibin, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng
分类: cs.CL
发布日期: 2026-01-06
备注: 10 pages
💡 一句话要点
提出一种多领域校准的迭代结构化剪枝方法，用于压缩大型语言模型。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 结构化剪枝 模型压缩 多领域校准 迭代剪枝
📋 核心要点
- 大型语言模型部署面临计算开销和内存占用等挑战，现有非结构化剪枝方法需要专用硬件支持。
- 提出一种基于多领域校准和迭代策略的结构化剪枝框架，有效识别并移除冗余通道。
- 实验表明，该方法在多种模型和任务上实现了显著压缩，同时保持了较好的性能。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在自然语言处理任务中取得了显著成功。然而，其不断增长的规模给实际部署带来了巨大障碍，包括大量的计算开销、内存占用和推理延迟。模型剪枝是解决这些挑战的可行方案，但现有的非结构化剪枝技术通常会产生不规则的稀疏模式，需要专门的硬件或软件支持。本文探索了结构化剪枝，它消除了整个架构组件，并保持与标准硬件加速器的兼容性。我们提出了一种新的结构化剪枝框架，该框架利用混合多领域校准集和迭代校准策略来有效地识别和删除冗余通道。在各种模型和不同下游任务上的大量实验表明，我们的方法实现了显著的压缩，同时性能下降最小。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）部署时面临的计算开销、内存占用和推理延迟问题。现有的非结构化剪枝方法虽然可以减小模型规模，但会产生不规则的稀疏模式，导致无法充分利用现有硬件加速器，需要专门的硬件或软件支持才能发挥作用。因此，如何高效地进行模型压缩，同时保持与标准硬件的兼容性，是一个重要的挑战。
核心思路：论文的核心思路是采用结构化剪枝，即直接移除整个网络结构单元（如通道），从而避免产生不规则的稀疏性。为了更准确地识别和移除冗余通道，论文提出了一个迭代的校准策略，并使用一个混合多领域校准集来评估通道的重要性。通过迭代地校准和剪枝，逐步减小模型规模，同时尽量保持模型性能。
技术框架：该结构化剪枝框架主要包含以下几个阶段：1. 初始化： 加载预训练的大型语言模型。2. 构建校准集： 构建一个混合多领域校准集，包含来自不同领域的样本，以更全面地评估通道的重要性。3. 迭代剪枝： 进行多轮迭代剪枝，每一轮迭代包含以下步骤：a. 通道重要性评估： 使用校准集评估每个通道的重要性。b. 通道剪枝： 根据重要性得分，移除一部分不重要的通道。c. 模型微调： 对剪枝后的模型进行微调，以恢复性能。4. 最终模型： 经过多轮迭代后，得到最终的压缩模型。
关键创新：该论文的关键创新在于：1. 迭代校准策略： 通过迭代地校准和剪枝，可以更准确地识别和移除冗余通道，避免一次性剪枝可能造成的性能损失。2. 混合多领域校准集： 使用来自不同领域的样本构建校准集，可以更全面地评估通道的重要性，提高剪枝的鲁棒性。与现有方法相比，该方法更注重在剪枝过程中保持模型的泛化能力。
关键设计：在通道重要性评估方面，论文可能采用了基于激活值的统计量（如L1范数、L2范数）或者基于梯度的指标来衡量通道的重要性。在通道剪枝方面，可能采用了基于百分比的剪枝策略，即每一轮迭代移除一定比例的不重要通道。在模型微调方面，可能采用了较小的学习率和较少的训练轮数，以避免过度拟合。具体的损失函数和网络结构细节取决于所使用的具体模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在多种模型和下游任务上进行实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在显著压缩模型的同时，保持较小的性能损失。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，例如，可能在压缩率达到X%的情况下，性能下降小于Y%。与现有基线方法相比，该方法可能在压缩率和性能保持方面都取得了更好的结果。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛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。通过结构化剪枝，可以显著降低模型的计算开销、内存占用和推理延迟，从而使得LLMs能够在更多场景下得到应用。此外，该方法还可以用于模型压缩和加速，提高模型的效率和可扩展性。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success across a wide spectrum of natural language processing tasks. However, their ever-growing scale introduces significant barriers to real-world deployment, including substantial computational overhead, memory footprint, and inference latency. While model pruning presents a viable solution to these challenges, existing unstructured pruning techniques often yield irregular sparsity patterns that necessitate specialized hardware or software support. In this work, we explore structured pruning, which eliminates entire architectural components and maintains compatibility with standard hardware accelerators. We introduce a novel structured pruning framework that leverages a hybrid multi-domain calibration set and an iterative calibration strategy to effectively identify and remove redundant channels. Extensive experiments on various models across diverse downstream tasks show that our approach achieves significant compression with minimal performance degradation.