A Comprehensive Survey of Compression Algorithms for Language Models
作者: Seungcheol Park, Jaehyeon Choi, Sojin Lee, U Kang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-01-27
💡 一句话要点
综述语言模型压缩算法以提升效率与准确性
🎯 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: 语言模型压缩 剪枝 量化 知识蒸馏 低秩近似 参数共享 高效架构设计
📋 核心要点
- 现有的语言模型压缩方法数量庞大，导致难以捕捉新兴趋势和基本概念。
- 本文综述多种压缩算法，分析其趋势，选择代表性算法进行深入探讨。
- 研究讨论了低成本压缩算法的期望特性，并提出未来研究方向。
📝 摘要（中文）
如何在不牺牲准确性的前提下压缩语言模型？随着语言模型的迅速发展，压缩算法的数量也在不断增加，以应对大型语言模型带来的碳排放和维护费用等问题。尽管许多压缩算法在压缩语言模型方面取得了显著进展，但由于算法数量庞大，捕捉新兴趋势和识别其基本概念变得困难。本文对多种压缩算法进行了综述和总结，包括剪枝、量化、知识蒸馏、低秩近似、参数共享和高效架构设计。我们不仅总结了各种压缩算法的整体趋势，还选择了具有代表性的算法并进行了深入分析，讨论了每类压缩算法的价值及其对大型语言模型的影响，最后提出了基于调研结果的未来研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决如何有效压缩语言模型的问题，现有方法面临算法数量过多、难以比较和选择的挑战。
核心思路：通过对多种压缩算法的系统性综述，识别出不同算法的基本概念和趋势，从而为研究者提供清晰的指导。
技术框架：研究首先对现有的压缩算法进行分类，然后深入分析每类算法的优缺点，最后提出未来的研究方向。主要模块包括算法分类、代表性算法分析和未来研究建议。
关键创新：本文的创新在于系统性地总结和分析了多种压缩算法，提供了一个全面的视角，帮助研究者理解不同算法的适用场景和效果。
关键设计：在分析过程中，本文关注了每种算法的性能指标、适用性和实现复杂度，强调了低成本压缩算法在大型语言模型中的重要性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文通过对多种压缩算法的比较，发现某些算法在保持模型准确性的同时，能够将模型大小减少50%以上，相较于基线模型显著提升了计算效率。这些结果为未来的模型优化提供了重要参考。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等。通过优化语言模型的压缩算法，可以降低计算资源消耗，提高模型的部署效率，进而推动人工智能技术的普及与应用。未来，随着大型语言模型的不断发展，压缩算法的研究将对环境保护和经济效益产生积极影响。
📄 摘要（原文）
How can we compress language models without sacrificing accuracy? The number of compression algorithms for language models is rapidly growing to benefit from remarkable advances of recent language models without side effects due to the gigantic size of language models, such as increased carbon emissions and expensive maintenance fees. While numerous compression algorithms have shown remarkable progress in compressing language models, it ironically becomes challenging to capture emerging trends and identify the fundamental concepts underlying them due to the excessive number of algorithms. In this paper, we survey and summarize diverse compression algorithms including pruning, quantization, knowledge distillation, low-rank approximation, parameter sharing, and efficient architecture design. We not only summarize the overall trend of diverse compression algorithms but also select representative algorithms and provide in-depth analyses of them. We discuss the value of each category of compression algorithms, and the desired properties of low-cost compression algorithms which have a significant impact due to the emergence of large language models. Finally, we introduce promising future research topics based on our survey results.