SPAP: Structured Pruning via Alternating Optimization and Penalty Methods

📄 arXiv: 2505.03373v1 📥 PDF

作者: Hanyu Hu, Xiaoming Yuan

分类: cs.LG, cs.AI, math.OC

发布日期: 2025-05-06

💡 一句话要点

提出SPAP以解决大语言模型结构化剪枝问题

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

关键词: 结构化剪枝 大语言模型 优化理论 混合整数优化 性能恢复 惩罚方法 交替最小化算法

📋 核心要点

  1. 现有的结构化剪枝方法在剪枝过程中常常导致模型性能下降，并且依赖于启发式指标或需要昂贵的微调。
  2. SPAP通过混合整数优化模型定义剪枝问题，采用惩罚方法和交替最小化算法来高效地进行剪枝决策和权重更新。
  3. 在多个大型语言模型上进行的实验表明，SPAP在保持性能的同时，实现了显著的推理速度提升和内存减少。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）的部署常受到其巨大的计算和内存需求的限制。结构化剪枝作为一种有效的方法，通过消除整个网络组件来减小模型规模，但现有方法往往面临性能下降、依赖启发式指标或昂贵的微调等问题。为了解决这些挑战，本文提出了SPAP（通过交替优化和惩罚方法的结构化剪枝），这是一个基于优化理论的新颖高效的结构化剪枝框架。SPAP通过混合整数优化模型来定义剪枝问题，采用惩罚方法有效地做出剪枝决策以最小化剪枝误差，并引入了针对可分割问题结构的交替最小化算法，以实现高效的权重更新和性能恢复。在OPT、LLaMA-3/3.1/3.2和Qwen2.5模型上的广泛实验表明，SPAP在性能上优于现有最先进的方法，在30%稀疏率下实现了1.29倍的线性推理加速和相应的内存减少。我们的工作为剪枝LLMs提供了一种实用的、基于优化的解决方案，同时保持模型性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型的结构化剪枝问题，现有方法在剪枝过程中常常导致性能下降，并且依赖启发式指标或需要昂贵的微调，限制了其实际应用。

核心思路：SPAP的核心思路是通过混合整数优化模型来系统性地定义剪枝问题，结合惩罚方法来有效做出剪枝决策，从而最小化剪枝带来的误差。

技术框架：SPAP的整体架构包括三个主要模块：首先，通过混合整数优化模型定义剪枝问题；其次，采用惩罚方法来指导剪枝决策；最后，引入交替最小化算法进行高效的权重更新和性能恢复。

关键创新：SPAP的关键创新在于将混合整数优化与惩罚方法结合，形成了一种新的剪枝决策机制，显著提高了剪枝效率和模型性能的保持，与现有方法相比具有本质的区别。

关键设计：在设计中，SPAP设置了适当的惩罚参数，以平衡剪枝决策的准确性和模型性能，同时采用了适应性权重更新策略，以确保在剪枝过程中模型性能的恢复。

📊 实验亮点

SPAP在OPT、LLaMA-3/3.1/3.2和Qwen2.5模型上的实验结果显示，模型在30%稀疏率下实现了1.29倍的推理速度提升，并且内存使用量显著减少，优于现有最先进的剪枝方法，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

SPAP的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高效推理和内存管理的大型语言模型部署场景中。其优化驱动的剪枝方法能够帮助开发者在资源受限的环境中有效利用LLMs，推动智能应用的普及与发展。

📄 摘要（原文）

The deployment of large language models (LLMs) is often constrained by their substantial computational and memory demands. While structured pruning presents a viable approach by eliminating entire network components, existing methods suffer from performance degradation, reliance on heuristic metrics, or expensive finetuning. To address these challenges, we propose SPAP (Structured Pruning via Alternating Optimization and Penalty Methods), a novel and efficient structured pruning framework for LLMs grounded in optimization theory. SPAP formulates the pruning problem through a mixed-integer optimization model, employs a penalty method that effectively makes pruning decisions to minimize pruning errors, and introduces an alternating minimization algorithm tailored to the splittable problem structure for efficient weight updates and performance recovery. Extensive experiments on OPT, LLaMA-3/3.1/3.2, and Qwen2.5 models demonstrate SPAP's superiority over state-of-the-art methods, delivering linear inference speedups (1.29$\times$ at 30% sparsity) and proportional memory reductions. Our work offers a practical, optimization-driven solution for pruning LLMs while preserving model performance.