A Survey on Model Compression for Large Language Models

本文属于LLM系列文章，对模型压缩技术的综述性分析，基于《A Survey on Model Compression for Large Language Models》的翻译工作。

大模型的模型压缩综述

• 摘要

• 1 引言

• 2 方法

• 3 度量和基准

• • 3.1 度量
  • 3.2 基准

• 4 挑战和未来方向

• 5 结论

摘要

大型语言模型（LLM）以显著的进展彻底改变了自然语言处理任务。然而，它们的规模和计算需求在实际部署中带来了巨大的挑战，尤其是在资源受限的环境中。随着这些挑战的重要性日益凸显，模型压缩技术已成为缓解这些限制的关键研究领域。本文对专门针对LLM设计的模型压缩技术进行了全面的综述。为了满足高效部署的迫切需求，我们深入研究了多种方法，包括量化、修剪和知识蒸馏等技术。在每种技术中，我们都强调了有助于推动LLM研究发展的最新进展和创新方法。此外，我们探讨了评估压缩LLM有效性的关键基准测试策略和评估指标。通过深入分析最新发展和实际应用，这项综述为研究人员和从业者提供了丰富的资源。随着LLM技术的持续发展，这项综述旨在提升效率并增强其在现实世界中的适用性，为该领域未来的发展奠定了坚实基础。

1 引言

2 方法

3 度量和基准

3.1 度量

3.2 基准

4 挑战和未来方向

专业基准
尽管早期引入了用于评估模型压缩的基准测试，但这些基准测试仍然存在一些缺点。首先，模型压缩的评估缺乏一个普遍接受的标准设置。不同的研究通常产生具有不同加速比、参数计数和精度水平的模型。因此，这些研究之间的直接比较可能具有挑战性，并因硬件差异而变得更加复杂。其次，常见的基准，如LAMA和StrategyQA，可能不是移动设备上典型任务的最合适表示。第三，为预训练模型设计的基准也可能不是最适合LLM的。一般来说，为LLM设计专门的基准非常重要。
性能大小权衡
先前的研究强调了大型语言模型（LLM）性能和模型大小之间的微妙平衡。分析这种权衡可以在硬件约束下实现最佳性能。然而，目前的工作缺乏对这种权衡的理论和实证见解。未来LLM压缩研究应进行全面分析，以指导先进技术。了解性能和尺寸之间的关系，使研究人员能够开发量身定制的压缩方法，有效地在设计空间中找到高效的解决方案。
动态LLM压缩
尽管目前的压缩方法有所进步，但它们仍然依赖于手动设计来确定LLM的压缩尺寸和结构。这通常涉及基于输入数据或任务要求的试验和错误方法。在知识蒸馏等场景中，这一过程变得特别具有挑战性，在这些场景中，需要进行几次试验才能在计算约束下找到合适的学生模型。这种手工操作造成了实际障碍。一个有前景的解决方案出现在神经结构搜索（NAS）技术的集成中进入LLM压缩领域。NAS有可能减少对人工设计体系结构的依赖，从而有可能彻底改变LLM压缩，从而提高效率和有效性。
解释能力
早期的研究对应用于预训练语言模型（PLM）的压缩技术的可解释性提出了重大担忧。值得注意的是，这些相同的挑战也扩展到LLM压缩方法。因此，可解释压缩方法的集成成为LLM压缩应用发展的关键必要条件。此外，可解释压缩的采用不仅解决了可解释性问题，而且简化了压缩模型的评估过程。这反过来又增强了模型在整个生产阶段的可靠性和可预测性。

5 结论

在本研究的系统性综述中，我们深入分析了大型语言模型（LLM）的模型压缩技术。本研究的覆盖范围包括多种压缩方法、评估指标以及基准数据集。本研究深入探讨了LLM压缩技术，揭示了其面临的挑战与潜在机遇。随着LLM压缩技术的发展，研究者们提出了开发专门针对LLM的高级压缩方法，以挖掘其在实际应用中的潜力。本研究旨在成为一项具有参考价值的系统综述，不仅提供当前领域的深入见解，还为后续研究这一关键问题提供了持续的探索方向。