Data-free Weight Compress and Denoise for Large Language Models
作者: Runyu Peng, Yunhua Zhou, Qipeng Guo, Yang Gao, Hang Yan, Xipeng Qiu, Dahua Lin
分类: cs.CL
发布日期: 2024-02-26 (更新: 2025-02-24)
💡 一句话要点
提出无数据权重压缩与去噪方法以优化大型语言模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 权重压缩 无数据方法 剪枝 量化 Rank-k近似 人工智能
📋 核心要点
- 现有的权重压缩方法在处理大型语言模型时面临GPU内存和计算速度的限制，影响了模型的可扩展性。
- 本文提出的无数据联合Rank-k近似方法，通过利用LLMs的内在结构，实现了参数矩阵的有效压缩，且无需额外数据。
- 实验结果表明，我们的方法能够在剪枝80%参数的同时，保留93.43%的原始性能，显示出显著的效果提升。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）正在重塑人工智能研究领域，尤其是在模型参数显著增加的情况下，展现出在多个领域的卓越能力。然而，模型参数的可扩展性受到GPU内存和计算速度的限制。为了解决这些限制，出现了多种权重压缩方法，如剪枝和量化。本文提出了一种新方法，称为无数据联合Rank-k近似，旨在压缩参数矩阵。该方法不需要额外的语料库参与，同时在剪枝和量化方法中保持正交性。我们实现了80%的参数剪枝，同时在没有任何校准数据的情况下保留了93.43%的原始性能。此外，我们探讨了经过Rank-k近似的LLMs权重矩阵的基本属性，并进行了全面实验以阐明我们的假设。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在参数压缩过程中的数据依赖性问题。现有方法在压缩时通常需要额外的校准数据，限制了其应用场景。
核心思路：提出的无数据联合Rank-k近似方法，利用权重矩阵的低秩特性，通过矩阵分解实现参数压缩，避免了对额外语料的需求。
技术框架：该方法的整体架构包括参数矩阵的低秩近似、剪枝和量化三个主要模块。首先进行Rank-k近似，然后结合剪枝和量化技术进行参数压缩。
关键创新：最重要的创新在于无数据的压缩方法，保持了模型的正交性，显著提高了压缩效率，与传统方法相比，减少了对数据的依赖。
关键设计：在参数设置上，选择合适的Rank-k值以平衡压缩率和性能，同时设计损失函数以保持模型的原始性能，确保剪枝和量化过程中的信息保留。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用无数据联合Rank-k近似方法后，模型实现了80%的参数剪枝，同时保留了93.43%的原始性能。这一结果显著优于传统压缩方法，展示了该方法在大型语言模型压缩中的有效性。
🎯 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。通过有效的权重压缩，能够在资源受限的环境中部署大型语言模型，提高模型的实用性和响应速度，推动AI技术的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are reshaping the research landscape in artificial intelligence, particularly as model parameters scale up significantly, unlocking remarkable capabilities across various domains. Nevertheless, the scalability of model parameters faces constraints due to limitations in GPU memory and computational speed. To address these constraints, various weight compression methods have emerged, such as Pruning and Quantization. Given the low-rank nature of weight matrices in language models, the reduction of weights through matrix decomposition undoubtedly holds significant potential and promise. In this paper, drawing upon the intrinsic structure of LLMs, we propose a novel approach termed Data-free Joint Rank-k Approximation for compressing the parameter matrices. Significantly, our method is characterized by without necessitating additional involvement of any corpus, while simultaneously preserving orthogonality in conjunction with pruning and quantization methods. We achieve a model pruning of 80% parameters while retaining 93.43% of the original performance without any calibration data. Additionally, we explore the fundamental properties of the weight matrix of LLMs undergone Rank-k Approximation and conduct comprehensive experiments to elucidate our hypothesis.