Low-Rank Adapters Meet Neural Architecture Search for LLM Compression

📄 arXiv: 2501.16372v1 📥 PDF

作者: J. Pablo Muñoz, Jinjie Yuan, Nilesh Jain

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-01-23

备注: AAAI-25 Workshop on Connecting Low-rank Representations in AI

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

结合低秩适配器与神经架构搜索，实现大语言模型高效压缩与微调

🎯 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 神经架构搜索 低秩适配器 参数高效微调 权重共享 模型优化 资源受限部署

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型微调和部署需要大量计算资源，限制了其在资源受限环境中的应用。
  2. 该论文探索了低秩适配器与神经架构搜索的协同作用，旨在压缩和高效微调大语言模型。
  3. 通过结合低秩表示和权重共享超网络，该方法能够降低模型内存占用并加速推理。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展对微调和部署所需的计算资源提出了严峻挑战。最近，低秩适配器在这些模型的参数高效微调（PEFT）方面展现了有效性。本文全面探讨了将低秩表示与神经架构搜索（NAS）技术，特别是权重共享超网络相结合的创新方法。通过整合这些方法，开发了用于压缩和微调大型预训练模型的强大解决方案。我们的分析强调了这些组合策略在普及LLM使用方面的潜力，使其更易于在资源受限的环境中部署。由此产生的模型具有更小的内存占用和更快的推理速度，为LLM更实用和可扩展的应用铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在微调和部署过程中对计算资源需求过高的问题。现有方法，如全参数微调，成本巨大，难以在资源受限的环境中应用。参数高效微调（PEFT）方法虽然降低了计算成本，但仍有进一步压缩和优化的空间。

核心思路：论文的核心思路是将低秩适配器（Low-Rank Adapters）与神经架构搜索（NAS）相结合。低秩适配器通过引入少量可训练参数来实现高效微调，而NAS则用于自动搜索最优的网络结构，从而在压缩模型的同时保持性能。通过二者的结合，可以实现更高效的LLM压缩和微调。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 构建基于权重共享的超网络，该超网络包含多种可能的网络结构；2) 使用低秩适配器对超网络进行训练，使其能够适应不同的子网络结构；3) 利用神经架构搜索算法，在超网络中搜索最优的子网络结构，该结构在满足资源约束的同时，能够最大化模型的性能；4) 将搜索到的子网络结构进行微调，得到最终的压缩模型。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将低秩适配器与神经架构搜索相结合。传统的NAS方法通常需要大量的计算资源来训练和评估不同的网络结构，而低秩适配器的引入可以显著降低训练成本。此外，权重共享超网络的设计也使得可以在多个子网络之间共享参数，进一步提高了训练效率。

关键设计：在关键设计方面，论文可能涉及以下技术细节：1) 低秩适配器的秩的选择，秩的大小会影响模型的性能和参数量；2) 神经架构搜索算法的选择，例如，可以使用基于梯度的方法或进化算法；3) 搜索空间的定义，即超网络中包含哪些可能的网络结构；4) 损失函数的设计，需要平衡模型的性能和资源消耗。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文重点在于方法论的创新，具体的实验数据未知。但可以推断，实验结果将展示该方法在模型压缩率、推理速度和性能保持方面的优势。预期该方法能够在显著降低模型大小的同时，保持与原始模型相当的性能，并在推理速度上获得提升。与传统的压缩方法和单独使用低秩适配器相比，该方法有望取得更好的效果。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于资源受限环境中的大语言模型部署，例如移动设备、边缘计算设备等。通过降低模型大小和提高推理速度，可以使LLM在这些平台上运行，从而实现更广泛的应用，如智能助手、机器翻译、文本摘要等。此外，该方法还可以用于定制化LLM，针对特定任务或领域进行优化。

📄 摘要（原文）

The rapid expansion of Large Language Models (LLMs) has posed significant challenges regarding the computational resources required for fine-tuning and deployment. Recent advancements in low-rank adapters have demonstrated their efficacy in parameter-efficient fine-tuning (PEFT) of these models. This retrospective paper comprehensively discusses innovative approaches that synergize low-rank representations with Neural Architecture Search (NAS) techniques, particularly weight-sharing super-networks. Robust solutions for compressing and fine-tuning large pre-trained models are developed by integrating these methodologies. Our analysis highlights the potential of these combined strategies to democratize the use of LLMs, making them more accessible for deployment in resource-constrained environments. The resulting models exhibit reduced memory footprints and faster inference times, paving the way for more practical and scalable applications of LLMs. Models and code are available at https://github.com/IntelLabs/Hardware-Aware-Automated-Machine-Learning.