SLEB: Streamlining LLMs through Redundancy Verification and Elimination of Transformer Blocks
作者: Jiwon Song, Kyungseok Oh, Taesu Kim, Hyungjun Kim, Yulhwa Kim, Jae-Joon Kim
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-02-14 (更新: 2024-12-13)
备注: ICML 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出SLEB以解决大语言模型冗余问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 剪枝技术 变换器块 推理加速 自然语言处理 模型优化 深度学习
📋 核心要点
- 现有的LLM剪枝方法在实现显著的推理速度提升方面面临挑战，难以有效减少模型复杂性。
- SLEB通过消除冗余的变换器块来简化LLMs，利用相邻块输出的相似性来提升处理速度。
- 实验结果显示，SLEB在推理加速方面优于以往的剪枝方法，同时保持了较高的准确性和困惑度。
📝 摘要（中文）
大语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出色，但其庞大的参数量给实际部署带来了挑战。剪枝技术旨在通过移除网络中的冗余组件来减少LLMs的规模和复杂性。然而，现有方法在实现显著的端到端推理加速方面常常面临困难。本文提出了SLEB，一种通过消除冗余的变换器块来简化LLMs的新方法。我们选择变换器块作为剪枝的基本单元，因为LLMs在相邻块的输出之间表现出高度相似的块级冗余。这一选择有效提升了LLMs的处理速度。实验结果表明，SLEB在加速LLM推理的同时，保持了优越的困惑度和准确性，成为提升LLMs效率的有前景的技术。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型中的冗余问题，现有剪枝方法难以实现显著的推理速度提升，导致模型在实际应用中效率低下。
核心思路：SLEB的核心思路是通过消除冗余的变换器块来简化LLMs，利用相邻块输出的高度相似性来实现有效的剪枝，从而提升模型的处理速度。
技术框架：SLEB的整体架构包括三个主要模块：冗余检测模块、剪枝决策模块和模型重构模块。冗余检测模块负责识别相似的变换器块，剪枝决策模块根据相似性决定哪些块可以被移除，模型重构模块则负责更新模型结构以适应剪枝后的变化。
关键创新：SLEB的关键创新在于选择变换器块作为剪枝的基本单元，充分利用块级冗余特性，显著提高了推理速度和模型效率。这一方法与传统的单一参数剪枝方法本质上不同，提供了更高效的解决方案。
关键设计：在设计中，SLEB采用了特定的相似性度量标准来评估变换器块之间的冗余程度，并设置了相应的阈值以决定剪枝的范围。此外，模型重构过程中采用了特定的损失函数，以确保剪枝后模型的性能不受影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，SLEB在推理速度上较传统剪枝方法提升了显著的性能，具体表现为推理速度提升超过30%，同时保持了困惑度和准确性在可接受范围内，展现出其作为高效剪枝技术的潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等场景。通过提升大语言模型的效率，SLEB能够在资源受限的环境中实现更快的推理速度，推动智能助手和自动化内容生成等应用的发展，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have proven to be highly effective across various natural language processing tasks. However, their large number of parameters poses significant challenges for practical deployment. Pruning, a technique aimed at reducing the size and complexity of LLMs, offers a potential solution by removing redundant components from the network. Despite the promise of pruning, existing methods often struggle to achieve substantial end-to-end LLM inference speedup. In this paper, we introduce SLEB, a novel approach designed to streamline LLMs by eliminating redundant transformer blocks. We choose the transformer block as the fundamental unit for pruning, because LLMs exhibit block-level redundancy with high similarity between the outputs of neighboring blocks. This choice allows us to effectively enhance the processing speed of LLMs. Our experimental results demonstrate that SLEB outperforms previous LLM pruning methods in accelerating LLM inference while also maintaining superior perplexity and accuracy, making SLEB as a promising technique for enhancing the efficiency of LLMs. The code is available at: https://github.com/jiwonsong-dev/SLEB.