Rethinking Compression: Reduced Order Modelling of Latent Features in Large Language Models

📄 arXiv: 2312.07046v1 📥 PDF

作者: Arnav Chavan, Nahush Lele, Deepak Gupta

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2023-12-12

备注: Brief technical report; Code will be made available at https://github.com/transmuteAI/trailmet/tree/main/trailmet/algorithms/llm-rom

💡 一句话要点

提出基于降阶建模的LLM压缩方法，解决大规模模型部署难题

🎯 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 降阶建模 低秩分解 模型优化 无GPU压缩

📋 核心要点

  1. 现有LLM压缩方法计算成本高昂，难以在资源受限的设备上进行梯度更新和模型部署。
  2. 该论文提出一种基于降阶建模的LLM压缩方法，通过低秩分解和权重重参数化实现高效压缩。
  3. 该方法无需GPU，能在严格的内存和时间约束下压缩大型模型，优于现有结构化剪枝方法。

📝 摘要（中文）

由于大型语言模型（LLM）的规模庞大，传统压缩方法难以直接应用。即使是最小的梯度更新也对计算资源提出了挑战，尤其是在消费级硬件上。本文提出了一种基于降阶建模的LLM参数化和实用压缩的创新方法。该方法在特征空间中进行低秩分解，并在权重空间中进行重参数化。值得注意的是，这种压缩技术以逐层方式运行，无需GPU设备，并能够在严格的内存和时间约束下压缩数十亿规模的模型。通过利用矩阵分解，我们的方法在模型压缩方面取得了显著进展，与当前最先进的结构化剪枝方法相比，表现出卓越的效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型（LLM）的压缩方法，如剪枝、量化等，在面对数十亿参数的模型时，计算复杂度极高，尤其是在消费级硬件上进行微调或部署时，梯度更新的开销巨大，导致无法有效压缩和部署模型。

核心思路：该论文的核心思路是利用降阶建模（Reduced Order Modelling）的思想，在特征空间中进行低秩分解，提取模型中的关键信息，并对权重空间进行重参数化，从而减少模型的参数量，实现高效压缩。这种方法旨在保留模型的核心性能，同时显著降低计算和存储需求。

技术框架：该压缩方法采用逐层压缩的策略，无需依赖GPU。具体流程包括：1) 对LLM的每一层进行特征提取；2) 在特征空间中进行低秩分解，例如使用奇异值分解（SVD）或其他矩阵分解方法，提取最重要的特征向量；3) 基于低秩分解的结果，对该层的权重矩阵进行重参数化，用更少的参数表示原始权重；4) 对压缩后的模型进行微调，以恢复性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将降阶建模的思想引入到LLM的压缩中，通过在特征空间进行低秩分解，避免了直接对权重进行操作，从而降低了计算复杂度。与传统的剪枝方法相比，该方法能够更有效地保留模型的核心信息，并实现更高的压缩率。此外，逐层压缩的策略使得该方法可以在没有GPU的情况下进行压缩。

关键设计：论文的关键设计可能包括：1) 低秩分解的具体方法选择（例如SVD、PCA等），以及秩的选择策略；2) 权重重参数化的具体方式，如何将原始权重映射到低秩空间；3) 微调策略，如何有效地恢复压缩后模型的性能；4) 损失函数的设计，可能包括重构损失、知识蒸馏损失等，以保证压缩后的模型能够保留原始模型的知识。

📊 实验亮点

论文提出的方法在压缩LLM方面表现出优越的性能，与最先进的结构化剪枝方法相比，在保持相似性能的前提下，实现了更高的压缩率。具体性能数据和对比基线未知，但摘要强调了该方法在内存和时间约束下的高效性，以及在没有GPU的情况下压缩数十亿参数模型的能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于资源受限环境下的LLM部署，例如移动设备、嵌入式系统等。通过高效压缩，降低了LLM的计算和存储需求，使得在这些设备上运行复杂的AI模型成为可能。此外，该方法还可以应用于模型加速、模型隐私保护等领域，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。

📄 摘要（原文）

Due to the substantial scale of Large Language Models (LLMs), the direct application of conventional compression methodologies proves impractical. The computational demands associated with even minimal gradient updates present challenges, particularly on consumer-grade hardware. This paper introduces an innovative approach for the parametric and practical compression of LLMs based on reduced order modelling, which entails low-rank decomposition within the feature space and re-parameterization in the weight space. Notably, this compression technique operates in a layer-wise manner, obviating the need for a GPU device and enabling the compression of billion-scale models within stringent constraints of both memory and time. Our method represents a significant advancement in model compression by leveraging matrix decomposition, demonstrating superior efficacy compared to the prevailing state-of-the-art structured pruning method.