Optimizing LLMs for Resource-Constrained Environments: A Survey of Model Compression Techniques

📄 arXiv: 2505.02309v2 📥 PDF

作者: Sanjay Surendranath Girija, Shashank Kapoor, Lakshit Arora, Dipen Pradhan, Aman Raj, Ankit Shetgaonkar

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-05 (更新: 2025-05-08)

备注: Accepted to IEEE COMPSAC 2025

期刊: 2025 IEEE 49th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC)

DOI: 10.1109/COMPSAC65507.2025.00224

💡 一句话要点

综述：针对资源受限环境优化LLM的模型压缩技术

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 模型压缩 知识蒸馏 模型量化 模型剪枝 边缘计算 资源受限环境

📋 核心要点

  1. 大型语言模型资源需求高，难以在移动和边缘设备上部署，限制了其应用范围。
  2. 本文综述了知识蒸馏、模型量化和模型剪枝等模型压缩技术，以降低LLM的资源占用。
  3. 针对每种技术，论文讨论了原理、变体和应用，并展望了未来发展方向，为边缘部署提供参考。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）彻底改变了人工智能（AI）的许多领域，但其巨大的资源需求限制了它们在移动和边缘设备上的部署。本文全面概述了压缩LLM的技术，以在资源受限的环境中实现高效推理。我们研究了三种主要方法：知识蒸馏、模型量化和模型剪枝。对于每种技术，我们讨论了其基本原理，介绍了不同的变体，并提供了成功应用的示例。我们还简要讨论了混合专家模型和提前退出策略等补充技术。最后，我们强调了有希望的未来方向，旨在为寻求优化LLM以进行边缘部署的研究人员和从业人员提供有价值的资源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在资源受限设备（如移动设备和边缘设备）上部署困难的问题。现有方法由于LLM的巨大参数量和计算复杂度，导致推理速度慢、能耗高，无法满足边缘设备的需求。

核心思路：论文的核心思路是通过模型压缩技术，在尽可能保持模型性能的前提下，显著减少LLM的参数量和计算复杂度。具体而言，论文重点关注知识蒸馏、模型量化和模型剪枝三种主要的压缩方法。

技术框架：该综述论文没有提出新的技术框架，而是对现有模型压缩技术进行了系统性的梳理和总结。它将LLM压缩技术分为三个主要类别：知识蒸馏、模型量化和模型剪枝。对于每个类别，论文都详细介绍了其基本原理、不同的变体以及成功的应用案例。此外，论文还简要讨论了混合专家模型和提前退出策略等补充技术。

关键创新：该论文的主要创新在于其全面性和系统性。它首次将各种LLM压缩技术整合到一个统一的框架下进行分析和比较，为研究人员和从业人员提供了一个有价值的参考资源。论文还指出了未来LLM压缩技术的发展方向，例如探索新的压缩算法、优化硬件加速以及开发自动化压缩工具。

关键设计：论文没有涉及具体的技术细节，而是侧重于对现有技术的综述和分析。对于每种压缩技术，论文都介绍了其核心思想、优缺点以及适用场景。例如，对于知识蒸馏，论文讨论了不同的蒸馏策略，如基于logits的蒸馏、基于特征的蒸馏和基于关系的蒸馏。对于模型量化，论文介绍了不同的量化方法，如线性量化、非线性量化和混合精度量化。对于模型剪枝，论文讨论了不同的剪枝策略，如非结构化剪枝和结构化剪枝。

📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对LLM压缩技术的全面总结和分析，为研究人员和工程师提供了宝贵的参考。通过对比不同压缩技术的优缺点，可以帮助读者选择最适合其应用场景的压缩方法。此外，论文还指出了未来LLM压缩技术的发展方向，为相关研究提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于移动设备、物联网设备、边缘服务器等资源受限的场景，例如智能手机上的离线翻译、智能家居中的语音助手、自动驾驶中的实时决策等。通过降低LLM的资源占用，可以实现更高效、更节能的AI应用，并推动AI技术在更广泛领域的普及。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have revolutionized many areas of artificial intelligence (AI), but their substantial resource requirements limit their deployment on mobile and edge devices. This survey paper provides a comprehensive overview of techniques for compressing LLMs to enable efficient inference in resource-constrained environments. We examine three primary approaches: Knowledge Distillation, Model Quantization, and Model Pruning. For each technique, we discuss the underlying principles, present different variants, and provide examples of successful applications. We also briefly discuss complementary techniques such as mixture-of-experts and early-exit strategies. Finally, we highlight promising future directions, aiming to provide a valuable resource for both researchers and practitioners seeking to optimize LLMs for edge deployment.