DipSVD: Dual-importance Protected SVD for Efficient LLM Compression

📄 arXiv: 2506.20353v1 📥 PDF

作者: Xuan Ding, Rui Sun, Yunjian Zhang, Xiu Yan, Yueqi Zhou, Kaihao Huang, Suzhong Fu, Chuanlong Xie, Yao Zhu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-25

💡 一句话要点

提出DipSVD以解决大语言模型压缩性能不足问题

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

关键词: 大语言模型 模型压缩 奇异值分解 深度学习 性能优化 通道加权 数据白化

📋 核心要点

  1. 现有的SVD压缩方法主要关注原始矩阵与压缩矩阵之间的整体差异，忽视了关键成分的保护，导致压缩后模型性能下降。
  2. 本文提出双重重要性保护机制，局部保护关键奇异向量，全局优化不重要层的压缩负担，从而提升压缩效果。
  3. 实验结果显示，DipSVD在多个基准测试中超越了现有SVD压缩方法，尤其在高压缩比情况下，模型性能显著提升。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）计算需求和部署成本的不断增加，压缩方法的研究愈发重要。相比于量化和非结构化剪枝，基于奇异值分解（SVD）的压缩方法在硬件兼容性和理论保证方面表现更佳。然而，现有SVD方法往往忽视了矩阵中关键成分的保护，导致压缩模型性能下降。本文提出了一种双重重要性保护机制，以增强基于SVD的压缩方法：局部重要性保护通过通道加权数据白化来保留每个权重矩阵中最关键的奇异向量；全局重要性保护则通过启发式或基于优化的方法使不重要的层承担更大的压缩负担，从而最小化对关键层的影响。大量实验表明，DipSVD在多个基准测试中优于现有的SVD压缩方法，尤其在高压缩比下表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有SVD压缩方法在保护关键成分方面的不足，导致压缩后模型性能下降的问题。

核心思路：提出双重重要性保护机制，局部保护关键奇异向量，全局优化不重要层的压缩负担，以提升压缩效果。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：局部重要性保护模块和全局重要性保护模块。局部模块通过通道加权数据白化来保留关键奇异向量，全局模块则通过启发式或优化方法调整压缩策略。

关键创新：最重要的创新点在于引入了双重重要性保护机制，区别于现有方法仅关注整体差异，确保关键成分在压缩过程中的保护。

关键设计：关键设计包括通道加权数据白化的具体实现、重要性层的选择标准，以及压缩负担分配的启发式或优化策略。具体参数设置和损失函数设计也对最终效果有显著影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，DipSVD在多个基准测试中表现优异，尤其在高压缩比情况下，模型性能提升显著，超越了现有的SVD压缩方法，具体提升幅度达到X%（具体数据需根据实验结果补充）。

🎯 应用场景

DipSVD的研究成果在大语言模型的压缩和部署中具有广泛的应用潜力，尤其适用于资源受限的环境，如移动设备和边缘计算。通过有效的模型压缩，能够降低计算成本，提高模型的响应速度和可用性，推动智能应用的普及和发展。

📄 摘要（原文）

The ever-increasing computational demands and deployment costs of large language models (LLMs) have spurred numerous compressing methods. Compared to quantization and unstructured pruning, SVD compression offers superior hardware compatibility and theoretical guarantees. However, existing SVD-based methods focus on the overall discrepancy between the original and compressed matrices while overlooking the protection of critical components within the matrix, which leads to inferior performance in the compressed models. This paper proposes a dual-level importance protection mechanism to enhance SVD-based compression methods: (1) local importance protection: preserving the most critical singular vectors within each weight matrix through channel-weighted data whitening; and (2) global importance protection: enabling less important layers to bear a greater portion of the compression burden through either a heuristic or optimization-based approach, thereby minimizing the impact of compression on critical layers. Extensive experiments demonstrate that DipSVD outperforms existing SVD-based compression approaches across multiple benchmarks, achieving superior model performance especially at high model compression ratios.