Can persistent homology whiten Transformer-based black-box models? A case study on BERT compression

📄 arXiv: 2312.10702v1 📥 PDF

作者: Luis Balderas, Miguel Lastra, José M. Benítez

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-17

期刊: Applied Sciences. 2025, 15, 390

DOI: 10.3390/app15010390

💡 一句话要点

提出Optimus BERT压缩与可解释性方法，利用持续同调性精简BERT模型。

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

关键词: BERT压缩 模型可解释性 持续同调性 神经元重要性 GLUE基准

📋 核心要点

  1. 大型语言模型（如BERT）性能卓越，但计算和内存成本高昂，且缺乏可解释性。
  2. Optimus BERT压缩与可解释性方法利用持续同调性，通过分析神经元输出的拓扑特征来评估其重要性。
  3. 实验表明，该方法能显著压缩BERT模型，并在GLUE基准测试中取得优异结果，同时提升模型可解释性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Optimus BERT压缩与可解释性(OBCE)的方法，旨在利用持续同调性为BERT模型带来可解释性。该方法通过研究神经元输出的拓扑特征来衡量每个神经元的重要性。通过这种方式，可以显著压缩BERT模型，减少参数数量（BERT Base减少58.47%，BERT Large减少52.3%）。我们在标准的GLUE基准上评估了该方法，并与最先进的技术进行了比较，取得了出色的结果。因此，我们的方法可以通过提供神经元的可解释性并减小模型的大小来“美白”BERT模型，使其更适合在资源受限的设备上部署。

🔬 方法详解

问题定义：BERT等大型语言模型在NLP任务中表现出色，但模型体积庞大，计算资源消耗高，难以部署在资源受限的设备上。此外，BERT模型本质上是一个黑盒，其内部运作机制难以解释，阻碍了模型的进一步优化和应用。

核心思路：本文的核心思路是利用持续同调性来分析BERT模型中神经元的输出，通过神经元输出的拓扑特征来衡量其重要性。持续同调性是一种代数拓扑工具，可以捕捉数据中不同尺度的拓扑特征，从而揭示数据内在的结构信息。作者认为，重要的神经元应该具有更复杂的拓扑结构，而冗余或不重要的神经元则具有更简单的拓扑结构。

技术框架：OBCE方法主要包含以下几个步骤：1) 提取BERT模型中每个神经元的输出；2) 对神经元的输出进行持续同调性分析，计算其拓扑特征；3) 基于拓扑特征，评估每个神经元的重要性；4) 根据神经元的重要性，对BERT模型进行剪枝，去除不重要的神经元，从而压缩模型。

关键创新：该方法的主要创新点在于将持续同调性引入到BERT模型的可解释性和压缩中。通过分析神经元输出的拓扑特征，可以更准确地评估神经元的重要性，从而实现更有效的模型压缩。与传统的基于权重的剪枝方法相比，基于持续同调性的剪枝方法可以更好地保留模型的重要信息，从而在压缩模型的同时保持模型的性能。

关键设计：在持续同调性分析中，作者使用了Ripser++库来计算神经元输出的持久化图。然后，作者使用持久化图的各种统计量（例如，最长的条形码长度，条形码的数量等）作为神经元重要性的指标。在模型剪枝过程中，作者使用了一种迭代剪枝策略，逐步去除不重要的神经元，并在每次剪枝后对模型进行微调，以恢复模型的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，Optimus BERT压缩与可解释性方法能够显著压缩BERT模型，同时保持模型的性能。对于BERT Base模型，该方法可以减少58.47%的参数；对于BERT Large模型，可以减少52.3%的参数。在GLUE基准测试中，压缩后的BERT模型与原始模型相比，性能下降幅度很小，甚至在某些任务上有所提升。这表明该方法能够有效地去除模型中的冗余信息，同时保留模型的重要信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自然语言处理领域，尤其是在资源受限的设备上部署大型语言模型。例如，可以将压缩后的BERT模型部署在移动设备、嵌入式系统或边缘计算设备上，从而实现本地化的自然语言处理应用。此外，该方法提供的神经元重要性评估可以帮助研究人员更好地理解BERT模型的内部运作机制，从而为模型的进一步优化和改进提供指导。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) like BERT have gained significant prominence due to their remarkable performance in various natural language processing tasks. However, they come with substantial computational and memory costs. Additionally, they are essentially black-box models, challenging to explain and interpret. In this article, we propose Optimus BERT Compression and Explainability (OBCE), a methodology to bring explainability to BERT models using persistent homology, aiming to measure the importance of each neuron by studying the topological characteristics of their outputs. As a result, we can compress BERT significantly by reducing the number of parameters (58.47% of the original parameters for BERT Base, 52.3% for BERT Large). We evaluated our methodology on the standard GLUE Benchmark, comparing the results with state-of-the-art techniques and achieving outstanding results. Consequently, our methodology can "whiten" BERT models by providing explainability to its neurons and reducing the model's size, making it more suitable for deployment on resource-constrained devices.