COPAL: Continual Pruning in Large Language Generative Models

将预训练的大型语言模型应用于自然语言处理中的不同领域需要考虑两个关键因素：高计算需求和模型对持续适应的无能为力。为了同时解决这两个问题，本文提出了COPAL（COntinual Pruning in Adaptive Language settings），这是一种在持续模型适应设置下开发的用于修剪大型语言生成模型的算法。我们的修剪过程通过所提出的敏感性分析来引导，避免了资源密集的微调或重新训练。敏感性有效地衡量模型抵御新数据集引入的扰动的能力，并找到对所有遇到的数据集都相关的模型权重。因此，COPAL允许无缝地将模型适应到新领域，同时提高资源效率。我们对各种规模的LLMs进行的实证评估表明，COPAL优于基线模型，展示了其效率和适应性。

本论文致力于解决自然语言处理中将预训练的大型语言模型适应到不同领域时所面临的高计算需求和模型无法持续适应的问题。

COPAL算法通过敏感性分析来指导修剪过程，从而实现对大型语言生成模型的修剪，以适应不同的数据集，而无需进行资源密集的微调或重新训练。

论文提出了COPAL算法，该算法可以在不需要资源密集型微调或重新训练的情况下，对大型语言生成模型进行修剪，以适应新的领域，同时提高资源效率。实验结果表明，COPAL算法优于基线模型，证明了其在效率和适应性方面的有效性。

最近的相关研究包括：《Adapting Language Models to New Domains》、《Continual Learning for Natural Language Generation》等。