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框架，通过交替优化和惩罚方法实现大语言模型高效结构化剪枝。

🎯 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 模型压缩 交替优化 惩罚方法 混合整数优化 推理加速

📋 核心要点

  1. 现有结构化剪枝方法在LLM上应用时，常面临性能显著下降、依赖启发式规则以及微调成本过高等问题。
  2. SPAP框架基于优化理论，通过混合整数优化建模剪枝问题，并利用惩罚方法最小化剪枝误差，实现高效剪枝。
  3. 实验结果表明，SPAP在OPT、LLaMA和Qwen等模型上优于现有方法，实现了推理加速和内存减少，同时保持性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的部署常常受到其巨大的计算和内存需求的限制。结构化剪枝通过消除整个网络组件提供了一种可行的方案，但现有方法存在性能下降、依赖启发式指标或需要昂贵的微调等问题。为了解决这些挑战，我们提出SPAP（Structured Pruning via Alternating Optimization and Penalty Methods），这是一个基于优化理论的LLM新型高效结构化剪枝框架。SPAP通过混合整数优化模型构建剪枝问题，采用惩罚方法有效地做出剪枝决策以最小化剪枝误差，并引入一种针对可分离问题结构量身定制的交替最小化算法，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模型上的大量实验表明，SPAP优于最先进的方法，实现了线性推理加速（30%稀疏度下为1.29倍）和成比例的内存减少。我们的工作为剪枝LLM提供了一种实用的、优化驱动的解决方案，同时保持了模型性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）结构化剪枝过程中，现有方法存在的性能下降、依赖启发式指标以及微调成本高等问题。现有方法难以在保证模型性能的同时，实现高效的剪枝和推理加速。

核心思路：SPAP的核心思路是将结构化剪枝问题建模为一个混合整数优化问题，通过优化算法直接求解，从而避免了启发式规则带来的次优解。同时，采用惩罚方法来指导剪枝决策，并设计交替最小化算法来高效更新权重，以恢复剪枝带来的性能损失。

技术框架：SPAP框架主要包含以下几个阶段：1) 将结构化剪枝问题形式化为混合整数优化问题。2) 引入惩罚项，将离散的剪枝决策融入到连续的优化过程中。3) 设计交替最小化算法，交替更新权重和剪枝掩码，以实现高效的剪枝和性能恢复。4) 对剪枝后的模型进行评估和微调（可选）。

关键创新：SPAP的关键创新在于：1) 将结构化剪枝问题建模为混合整数优化问题，并采用优化算法直接求解，避免了启发式规则的局限性。2) 引入惩罚方法，有效地将剪枝决策融入到优化过程中，并最小化剪枝误差。3) 设计了针对可分离问题结构的交替最小化算法，实现了高效的权重更新和性能恢复。与现有方法相比，SPAP更加注重理论基础，并能够更有效地平衡剪枝率和模型性能。

关键设计：SPAP的关键设计包括：1) 混合整数优化模型的构建，需要选择合适的剪枝粒度（例如，层、头、神经元等），并定义相应的约束条件。2) 惩罚项的设计，需要平衡剪枝率和模型性能，并选择合适的惩罚系数。3) 交替最小化算法的设计，需要考虑权重更新和剪枝掩码更新的顺序和步长，以保证算法的收敛性和效率。此外，损失函数的选择和超参数的设置也会影响最终的剪枝效果。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SPAP在OPT、LLaMA-3/3.1/3.2和Qwen2.5等模型上取得了显著的性能提升。例如，在30%的稀疏度下，SPAP实现了1.29倍的线性推理加速，并成比例地减少了内存占用。与现有最先进的剪枝方法相比，SPAP在保持模型性能的同时，实现了更高的剪枝率和更快的推理速度，证明了其优越性。

🎯 应用场景

SPAP框架可广泛应用于各种需要部署大型语言模型的场景，例如移动设备、边缘计算设备等资源受限的环境。通过SPAP进行剪枝，可以在显著降低模型大小和计算复杂度的同时，保持模型的性能，从而实现LLM在资源受限环境下的高效部署和应用。此外，SPAP还可以用于模型压缩和加速推理，提高LLM的实用性。

📄 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.