Streamlining Redundant Layers to Compress Large Language Models

📄 arXiv: 2403.19135v5 📥 PDF

作者: Xiaodong Chen, Yuxuan Hu, Jing Zhang, Yanling Wang, Cuiping Li, Hong Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-28 (更新: 2025-01-25)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LLM-Streamline以压缩大型语言模型中的冗余层

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 层修剪 大型语言模型 模型压缩 轻量级网络 性能恢复

📋 核心要点

  1. 现有的层修剪方法未能有效识别不同层对模型性能的影响，导致冗余层未被充分利用。
  2. LLM-Streamline通过层修剪和层替换两部分，识别并移除不重要的层，同时训练轻量级网络以保持性能。
  3. 实验结果显示，LLM-Streamline在性能和训练效率上均优于当前最先进的修剪方法，具有显著提升。

📝 摘要（中文）

本文介绍了LLM-Streamline，这是针对大型语言模型（LLMs）进行层修剪的开创性工作。研究基于不同层对隐藏状态影响的差异，识别出不重要的层进行修剪。LLM-Streamline包括两个部分：层修剪，根据目标稀疏性移除重要性最低的连续层；层替换，训练轻量级网络替代被修剪的层以减轻性能损失。此外，提出了一种新的评估指标“稳定性”，以解决传统准确率指标在模型压缩评估中的局限性。实验表明，LLM-Streamline在性能和训练效率上均优于现有的最先进修剪方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型中冗余层的压缩问题。现有方法在层修剪时未能充分考虑不同层对模型性能的影响，导致性能损失和效率低下。

核心思路：LLM-Streamline的核心思路是通过分析层的重要性，识别并修剪不重要的层，同时引入层替换机制，以训练轻量级网络来替代被修剪的层，从而减轻性能损失。

技术框架：LLM-Streamline的整体架构包括两个主要模块：层修剪模块和层替换模块。层修剪模块根据目标稀疏性移除重要性最低的连续层，层替换模块则训练一个轻量级网络来替代这些层。

关键创新：本文的关键创新在于提出了新的“稳定性”评估指标，克服了传统准确率指标在模型压缩评估中的不足。此外，层替换模块的设计也为层修剪后的性能恢复提供了新的思路。

关键设计：在层修剪过程中，采用了基于重要性评分的连续层移除策略，确保修剪的层对模型性能影响最小。层替换模块则使用轻量级网络结构，优化了参数设置和损失函数，以实现高效的性能恢复。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLM-Streamline在多个基准测试中均超越了现有的最先进修剪方法，性能提升幅度达到X%（具体数据需参考原文），同时训练效率也显著提高，表明该方法在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等大型语言模型的优化。通过有效压缩模型，LLM-Streamline能够在保持性能的同时降低计算资源消耗，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper introduces LLM-Streamline, a pioneer work on layer pruning for large language models (LLMs). It is based on the observation that different layers have varying impacts on hidden states, enabling the identification of less important layers to be pruned.LLM-Streamline comprises two parts: layer pruning, which removes consecutive layers with the lowest importance based on target sparsity, and layer replacement, a novel module that trains a lightweight network to replace the pruned layers to mitigate performance loss. Additionally, a new metric called stability is proposed to address the limitations of the widely used accuracy metric in evaluating model compression. Experiments show that LLM-Streamline outperforms both previous and concurrent state-of-the-art pruning methods in terms of both performance and training efficiency.Our code is available at https://github.com/RUCKBReasoning/LLM-Streamline