PIP: Perturbation-based Iterative Pruning for Large Language Models

📄 arXiv: 2501.15278v3 📥 PDF

作者: Yi Cao, Wei-Jie Xu, Yucheng Shen, Weijie Shi, Chi-Min Chan, Jianfeng Qu, Jiajie Xu

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-01-25 (更新: 2025-11-16)

备注: EMNLP 2025 Findings, 17 pages, 5 figures, 15 tables

💡 一句话要点

PIP：基于扰动的迭代剪枝方法，用于优化大型语言模型

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

关键词: 大型语言模型 模型剪枝 结构化剪枝 扰动分析 模型优化

📋 核心要点

  1. 大型语言模型参数众多，部署在资源受限环境面临挑战，现有方法难以兼顾模型大小和性能。
  2. PIP通过引入扰动视角，迭代剪除对扰动不敏感的参数，从而在压缩模型的同时保留关键信息。
  3. 实验表明，PIP能在显著减少参数量的同时，保持甚至超越现有剪枝方法的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的参数量迅速增加，通常达到数十亿甚至数万亿，这给它们的实际部署带来了重大挑战，尤其是在资源受限的环境中。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的双视角结构化剪枝方法PIP（基于扰动的迭代剪枝），用于优化LLMs。PIP结合了来自两个不同视角的信息：未扰动视角和扰动视角。通过计算梯度差异，PIP迭代地剪除那些难以区分这两个视角的参数。实验表明，PIP在保持超过原始模型85%准确率的同时，将参数量减少了约20%。在某些情况下，剪枝模型的性能与未剪枝版本相差不到5%，证明了PIP保留模型有效性的关键方面的能力。此外，PIP始终优于现有的最先进（SOTA）结构化剪枝方法，确立了其作为在受限环境中优化LLMs的领先技术。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）参数量过大，难以在资源受限环境中部署的问题。现有剪枝方法通常难以在显著减少参数量的同时，保持模型的性能，甚至可能导致性能大幅下降。因此，需要一种更有效的剪枝方法，能够在压缩模型的同时，尽可能保留模型的关键能力。

核心思路：论文的核心思路是基于扰动的迭代剪枝。通过引入扰动视角，评估模型参数对扰动的敏感程度。如果一个参数对扰动不敏感，说明它对模型的整体性能影响较小，可以被安全地剪除。这种方法能够更准确地识别冗余参数，从而在压缩模型的同时，更好地保留模型的关键信息。

技术框架：PIP方法包含以下主要步骤：1) 初始化模型；2) 对模型输入进行扰动，得到扰动后的输入；3) 分别使用原始输入和扰动后的输入计算模型的输出；4) 计算两个输出之间的梯度差异；5) 根据梯度差异的大小，迭代地剪除对扰动不敏感的参数；6) 重复步骤2-5，直到达到预定的剪枝比例。

关键创新：PIP的关键创新在于引入了扰动视角，并利用梯度差异来评估参数的重要性。与传统的基于权值大小或激活值的剪枝方法不同，PIP能够更准确地识别对模型性能影响较小的冗余参数。此外，PIP采用迭代剪枝的方式，逐步地压缩模型，避免了一次性剪枝可能导致的性能下降。

关键设计：PIP的关键设计包括：1) 扰动方式的选择，例如可以采用高斯噪声或对抗扰动；2) 梯度差异的计算方式，例如可以使用L1范数或L2范数；3) 剪枝比例的设置，需要根据具体的模型和任务进行调整；4) 迭代剪枝的次数，需要权衡剪枝效率和模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PIP在多个基准测试中均优于现有的最先进结构化剪枝方法。例如，在某些任务上，PIP能够在减少约20%参数量的情况下，保持超过原始模型85%的准确率，甚至达到与未剪枝模型相差不到5%的性能。这些结果证明了PIP在压缩大型语言模型方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

PIP方法可广泛应用于各种需要部署大型语言模型的场景，尤其是在移动设备、嵌入式系统等资源受限的环境中。通过减少模型的大小和计算复杂度，PIP能够降低模型的部署成本，提高模型的推理速度，并使其能够在更多设备上运行。此外，PIP还可以用于模型的持续优化，例如在模型部署后，定期进行剪枝，以适应新的数据和任务。

📄 摘要（原文）

The rapid increase in the parameter counts of Large Language Models (LLMs), which often reach into the billions or even trillions, presents significant challenges for their practical deployment, particularly in resource-constrained environments. To address this issue, we propose PIP (Perturbation-based Iterative Pruning), a novel double-view structured pruning method to optimize LLMs, which combines information from two different views: the unperturbed view and the perturbed view. With the calculation of gradient differences, PIP iteratively prunes those that struggle to distinguish between these two views. Our experiments show that PIP reduces the parameter count by approximately 20% while retaining over 85% of the original model's accuracy across varied benchmarks. In some cases, the performance of the pruned model is within 5% of the unpruned version, demonstrating PIP's ability to preserve key aspects of model effectiveness. Moreover, PIP consistently outperforms existing state-of-the-art (SOTA) structured pruning methods, establishing it as a leading technique for optimizing LLMs in constrained environments.