A Sparsity Predicting Approach for Large Language Models via Activation Pattern Clustering
作者: Nobel Dhar, Bobin Deng, Md Romyull Islam, Xinyue Zhang, Kazi Fahim Ahmad Nasif, Kun Suo
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.DC
发布日期: 2025-07-11
备注: To be published in Euro-Par 2025
💡 一句话要点
提出基于激活模式聚类的LLM稀疏性预测方法，提升计算效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 激活稀疏性 聚类算法 模型压缩 高效推理 计算效率 激活模式预测
📋 核心要点
- 现有方法直接预测神经元激活状态，计算量巨大，难以扩展到大型语言模型。
- 论文提出基于聚类的激活模式压缩框架，将相似神经元分组，预测簇的激活状态。
- 实验表明，该方法在保持模型质量的同时，显著降低了计算开销，聚类精度高达79.34%。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLM)表现出显著的激活稀疏性，即对于给定的输入，只有一部分神经元是活跃的。虽然这种稀疏性为降低计算成本提供了机会，但有效利用它需要在可扩展的方式下预测激活模式。然而，由于现代LLM中神经元数量巨大，直接在神经元级别进行预测的计算成本很高。为了实现激活稀疏性的高效预测和利用，我们提出了一种基于聚类的激活模式压缩框架。该框架将相似的激活模式分组到一小部分代表性簇中，而不是独立地处理每个神经元。我们的方法实现了高达79.34%的聚类精度，优于标准的二元聚类方法，同时保持了困惑度(PPL)分数的最小降级。通过足够数量的簇，我们的方法获得了低至12.49的PPL分数，证明了其在保持模型质量的同时降低计算开销的有效性。通过预测簇分配而不是单个神经元状态，未来的模型可以有效地从预先计算的质心中推断激活模式。我们详细介绍了聚类算法，分析了其在捕获有意义的激活结构方面的有效性，并展示了其提高稀疏计算效率的潜力。这种基于聚类的公式为未来激活模式预测工作奠定了基础，为大规模语言模型中的高效推理铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型中激活稀疏性预测的计算成本问题。现有方法直接预测每个神经元的激活状态，导致计算量随模型规模线性增长，难以应用于参数量巨大的LLM。这种高计算成本阻碍了激活稀疏性的有效利用，限制了LLM的推理效率。
核心思路：论文的核心思路是将具有相似激活模式的神经元进行聚类，从而将神经元级别的预测问题转化为簇级别的预测问题。通过预测簇的激活状态，可以显著降低需要预测的变量数量，从而降低计算成本。这种方法基于观察到LLM中存在大量冗余的激活模式，即许多神经元在相似的输入下表现出相似的激活行为。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 激活模式提取：从LLM中提取神经元的激活模式。2) 激活模式聚类：使用聚类算法将相似的激活模式分组到不同的簇中。3) 簇中心计算：计算每个簇的中心点，作为该簇的代表性激活模式。4) 簇分配预测：在推理阶段，预测每个神经元所属的簇。5) 激活状态推断：根据预测的簇分配和簇中心，推断神经元的激活状态。
关键创新：该论文的关键创新在于将聚类方法应用于LLM的激活模式压缩，从而实现了高效的稀疏性预测。与直接预测神经元激活状态的方法相比，该方法显著降低了计算复杂度，使其能够扩展到大型语言模型。此外，该方法还能够捕获LLM中存在的有意义的激活结构，从而提高了预测精度。
关键设计：论文中使用了K-means聚类算法，并针对激活模式的特点进行了优化。选择合适的距离度量（例如余弦相似度）对于聚类效果至关重要。簇的数量是一个关键参数，需要根据模型规模和所需的精度进行调整。论文还探讨了不同的簇中心计算方法，例如平均激活模式和中位数激活模式。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在保持模型质量（困惑度PPL）基本不变的情况下，实现了高达79.34%的聚类精度，优于标准的二元聚类方法。在簇数量足够大的情况下，该方法可以达到低至12.49的PPL分数，证明了其在压缩激活模式的同时保持模型性能的有效性。这些结果表明，该方法具有显著的计算效率提升潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高效LLM推理的场景，例如移动设备上的自然语言处理、低功耗服务器上的在线翻译、以及资源受限环境下的智能助手。通过降低计算成本，该方法能够使LLM在更广泛的领域得到应用，并促进人工智能技术的普及。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) exhibit significant activation sparsity, where only a subset of neurons are active for a given input. Although this sparsity presents opportunities to reduce computational cost, efficiently utilizing it requires predicting activation patterns in a scalable manner. However, direct prediction at the neuron level is computationally expensive due to the vast number of neurons in modern LLMs. To enable efficient prediction and utilization of activation sparsity, we propose a clustering-based activation pattern compression framework. Instead of treating each neuron independently, we group similar activation patterns into a small set of representative clusters. Our method achieves up to 79.34% clustering precision, outperforming standard binary clustering approaches while maintaining minimal degradation in perplexity (PPL) scores. With a sufficiently large number of clusters, our approach attains a PPL score as low as 12.49, demonstrating its effectiveness in preserving model quality while reducing computational overhead. By predicting cluster assignments rather than individual neuron states, future models can efficiently infer activation patterns from pre-computed centroids. We detail the clustering algorithm, analyze its effectiveness in capturing meaningful activation structures, and demonstrate its potential to improve sparse computation efficiency. This clustering-based formulation serves as a foundation for future work on activation pattern prediction, paving the way for efficient inference in large-scale language models.