Xunyu Zhu, Jian Li, Yong Liu, Can Ma, Weiping Wang
[Chinese Academy of Sciences & Renmin University of China]
大型语言模型（LLMs）已经彻底改变了自然语言处理任务，并取得了巨大成功。然而，它们庞大的规模和计算需求给实际部署带来了巨大挑战，尤其是在资源有限的环境中。随着这些挑战变得日益相关，模型压缩领域已成为缓解这些限制的关键研究领域。
本文对专为 LLM 量身定制的模型压缩技术进行了全面调查。为了满足高效部署的迫切需要，我们深入探讨了各种方法，包括量化、剪枝、知识提炼等。
在每种技术中，我们都重点介绍了最近的进展和创新方法，它们为 LLM 研究的不断发展做出了贡献。此外，我们还探讨了对评估压缩 LLM 的有效性至关重要的基准策略和评估指标。通过提供对最新发展和实际影响的见解，本调查报告成为研究人员和从业人员的宝贵资源。随着 LLM 的不断发展，本调查旨在提高效率和实际应用性，为该领域未来的进步奠定基础。
将模型压缩方法分为裁剪、知识蒸馏、量化和低秩分解四大类。
裁剪可分为无结构裁剪和有结构裁剪，前者目标是单个参数，后者目标是整个结构，SparseGPT实现了无需重新训练的一步式裁剪。
知识蒸馏可分为标准蒸馏和涌现能力蒸馏，后者专注迁移LLM的上下文学习、推理链等能力。
量化可分为量化感知训练、量化感知微调和后训练量化，许多工作探索量化权重、激活值或两者。
低秩分解常与裁剪、量化等技术结合，以实现更有效的压缩。
仅量化权重的效果可能优于同时量化权重和激活的效果。
后训练量化的效果可能优于或接近量化感知训练，原因可能是预训练-微调范式的特点。
挑战和未来方向:专门的基准测试、性能与大小的权衡、动态压缩和可解释性。
动机：随着大型语言模型在自然语言处理任务中取得显著成功，其庞大的规模和计算要求对实际部署产生了挑战。为了解决这些问题，模型压缩成为缓解限制的关键研究领域。
方法：综述了针对大型语言模型的模型压缩技术，包括量化、剪枝、知识蒸馏等方法，并探讨了评估指标和基准策略。
优势：提供了最新的研究进展和实际应用的见解，为研究人员和实践者提供了宝贵的资源，旨在提高效率和现实世界的适用性，为该领域的未来发展奠定基础。
综述了针对大型语言模型的模型压缩技术，包括量化、剪枝、知识蒸馏等方法，探讨了评估指标和基准策略，旨在提高效率和现实世界的适用性。
https://arxiv.org/abs/2308.07633
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