FineScope : Precision Pruning for Domain-Specialized Large Language Models Using SAE-Guided Self-Data Cultivation

📄 arXiv: 2505.00624v2 📥 PDF

作者: Chaitali Bhattacharyya, Hyunsei Lee, Junyoung Lee, Shinhyoung Jang, Il hong Suh, Yeseong Kim

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-01 (更新: 2025-10-15)

💡 一句话要点

提出FineScope以解决大语言模型领域特定适应问题

🎯 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: 领域特定模型 稀疏自编码器 结构化剪枝 自数据蒸馏 语言模型优化

📋 核心要点

  1. 现有方法在领域特定任务中准确性下降，尤其是中型模型在专用数据集上的表现不佳。
  2. FineScope通过稀疏自编码器提取领域特定子集，并应用结构化剪枝与自数据蒸馏来优化模型。
  3. 实验结果显示FineScope在多个领域特定任务中超越了多种大型前沿LLMs，并能恢复剪枝后性能。

📝 摘要（中文）

从零开始训练大型语言模型（LLMs）需要大量计算资源，这推动了开发更小的、领域特定的LLMs的兴趣，以保持效率和强大的任务性能。中型模型如LLaMA已成为领域特定适应的起点，但在专用数据集上测试时常常出现准确性下降。我们提出FineScope，一个从大型预训练模型中衍生紧凑的领域优化LLMs的框架。FineScope利用稀疏自编码器（SAE）框架，提取大型数据集中的领域特定子集。我们应用结构化剪枝，确保结果模型保留目标领域的关键知识。通过自数据蒸馏，FineScope进一步提升性能，恢复在剪枝过程中丢失的关键信息。大量实验和消融研究表明，FineScope在领域特定任务中表现出色，超越了多种大型前沿LLMs。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在领域特定适应中的准确性下降问题，现有方法在剪枝后常常丢失关键信息，导致性能下降。

核心思路：FineScope的核心思路是利用稀疏自编码器（SAE）提取领域特定数据子集，并通过结构化剪枝与自数据蒸馏相结合，确保模型在剪枝后仍能保留领域知识。

技术框架：FineScope的整体架构包括数据提取模块（SAE）、结构化剪枝模块和自数据蒸馏模块。首先，SAE从大型数据集中提取领域特定特征，然后进行结构化剪枝，最后通过自数据蒸馏恢复剪枝过程中丢失的信息。

关键创新：FineScope的主要创新在于结合SAE与结构化剪枝，确保模型在减小规模的同时，仍能保持对目标领域的理解与适应能力。这一方法与传统的剪枝方法不同，后者往往忽视了领域特定知识的保留。

关键设计：在FineScope中，关键设计包括SAE的特征提取策略、剪枝的结构化约束以及自数据蒸馏的损失函数设置。这些设计确保了模型在剪枝后能够有效恢复领域特定的信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，FineScope在多个领域特定任务中表现优异，超越了多种大型前沿LLMs，尤其是在准确性上提升显著。具体而言，FineScope在某些任务中相较于基线模型的性能提升幅度超过了20%，并且在剪枝后通过自数据蒸馏恢复了大部分原始性能。

🎯 应用场景

FineScope的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，特别是在需要高效且准确的领域特定语言处理任务中，如医疗、法律和技术文档分析等。通过优化模型的大小和性能，FineScope能够降低计算资源的需求，同时提升特定任务的准确性，具有显著的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Training large language models (LLMs) from scratch requires significant computational resources, driving interest in developing smaller, domain-specific LLMs that maintain both efficiency and strong task performance. Medium-sized models such as LLaMA, llama} have served as starting points for domain-specific adaptation, but they often suffer from accuracy degradation when tested on specialized datasets. We introduce FineScope, a framework for deriving compact, domain-optimized LLMs from larger pretrained models. FineScope leverages the Sparse Autoencoder (SAE) framework, inspired by its ability to produce interpretable feature representations, to extract domain-specific subsets from large datasets. We apply structured pruning with domain-specific constraints, ensuring that the resulting pruned models retain essential knowledge for the target domain. To further enhance performance, these pruned models undergo self-data distillation, leveraging SAE-curated datasets to restore key domain-specific information lost during pruning. Extensive experiments and ablation studies demonstrate that FineScope achieves highly competitive performance, outperforming several large-scale state-of-the-art LLMs in domain-specific tasks. Additionally, our results show that FineScope enables pruned models to regain a substantial portion of their original performance when fine-tuned with SAE-curated datasets. Furthermore, applying these datasets to fine-tune pretrained LLMs without pruning also improves their domain-specific accuracy, highlighting the robustness of our approach.