Decoding Compressed Trust: Scrutinizing the Trustworthiness of Efficient LLMs Under Compression
作者: Junyuan Hong, Jinhao Duan, Chenhui Zhang, Zhangheng Li, Chulin Xie, Kelsey Lieberman, James Diffenderfer, Brian Bartoldson, Ajay Jaiswal, Kaidi Xu, Bhavya Kailkhura, Dan Hendrycks, Dawn Song, Zhangyang Wang, Bo Li
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-03-18 (更新: 2024-06-04)
备注: Accepted to ICML'24
💡 一句话要点
评估压缩大语言模型的信任度以提升效率与安全性
🎯 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 信任度评估 量化技术 剪枝技术 安全性 伦理与公平
📋 核心要点
- 现有的压缩方法在提升模型效率的同时，往往忽视了模型的安全性和信任度，导致潜在风险。
- 本研究通过对三种领先的LLMs进行评估，提出了量化优于剪枝的观点，以实现效率与信任度的平衡。
- 实验结果显示，适度量化可以提升某些信任度维度，而极端量化则会显著降低信任度，强调了全面评估的重要性。
📝 摘要（中文）
压缩高能力的大语言模型（LLMs）已成为资源高效推理的热门策略。尽管现有压缩方法在保持良性任务性能方面取得了显著进展，但在安全性和信任度方面的潜在风险却被忽视。本研究首次全面评估了三种领先的LLMs，采用五种最先进的压缩技术，涵盖八个信任度维度。实验结果揭示了压缩与信任度之间复杂的相互作用，发现量化在效率和信任度的平衡上优于剪枝。适度的量化位数可意外提升某些信任度维度，而极端量化则显著降低信任度。这些发现强调了在实践中进行全面信任度评估的必要性，并提出了在LLMs中同时实现高效能、效率和信任度的实用建议。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决在压缩大语言模型时，如何同时保持模型的效率与信任度的问题。现有方法在提升性能的同时，未能充分考虑信任度的潜在风险。
核心思路：论文的核心思路是通过对比不同压缩技术（如量化与剪枝）对信任度的影响，探索在压缩过程中如何优化信任度。量化被认为在效率与信任度之间提供了更好的平衡。
技术框架：整体架构包括对三种领先LLMs的评估，采用五种最先进的压缩技术，涵盖八个信任度维度。实验设计通过量化和剪枝的对比，分析其对信任度的影响。
关键创新：最重要的技术创新在于首次系统性地评估压缩对LLMs信任度的影响，揭示了量化在保持信任度方面的优势，与现有方法形成鲜明对比。
关键设计：在实验中，采用了不同的量化位数（如4位和3位），并对比了剪枝的效果。实验结果表明，适度的量化可以提升伦理和公平等信任度维度，而极端量化则会显著降低信任度。具体参数设置和损失函数的设计在实验中进行了详细探讨。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，4位量化模型在信任度上与原始模型相当，而50%稀疏的剪枝则显著降低了信任度。此外，适度量化可提升伦理和公平等维度，而极端量化（3位）则会导致信任度显著下降。这些发现强调了在压缩过程中进行全面信任度评估的必要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能对话系统和自动文本生成等。通过提升压缩模型的信任度，能够在实际应用中更好地保障用户安全和数据隐私，增强用户对AI系统的信任。未来，该研究可能推动更安全和高效的AI模型开发，促进其在各行业的广泛应用。
📄 摘要（原文）
Compressing high-capability Large Language Models (LLMs) has emerged as a favored strategy for resource-efficient inferences. While state-of-the-art (SoTA) compression methods boast impressive advancements in preserving benign task performance, the potential risks of compression in terms of safety and trustworthiness have been largely neglected. This study conducts the first, thorough evaluation of three (3) leading LLMs using five (5) SoTA compression techniques across eight (8) trustworthiness dimensions. Our experiments highlight the intricate interplay between compression and trustworthiness, revealing some interesting patterns. We find that quantization is currently a more effective approach than pruning in achieving efficiency and trustworthiness simultaneously. For instance, a 4-bit quantized model retains the trustworthiness of its original counterpart, but model pruning significantly degrades trustworthiness, even at 50% sparsity. Moreover, employing quantization within a moderate bit range could unexpectedly improve certain trustworthiness dimensions such as ethics and fairness. Conversely, extreme quantization to very low bit levels (3 bits) tends to reduce trustworthiness significantly. This increased risk cannot be uncovered by looking at benign performance alone, in turn, mandating comprehensive trustworthiness evaluation in practice. These findings culminate in practical recommendations for simultaneously achieving high utility, efficiency, and trustworthiness in LLMs. Code and models are available at https://decoding-comp-trust.github.io.