SparseGPT:一次性准确剪枝大规模语言模型的创新技术

RayRay
SparseGPT语言模型模型压缩稀疏化神经网络剪枝Github开源项目

sparsegpt

SparseGPT:一次性准确剪枝大规模语言模型的创新技术

随着大型语言模型(LLM)规模的不断扩大,如何在保持模型性能的同时降低推理成本已成为学界和工业界共同关注的重要问题。近日,来自IST-DASLab的研究团队提出了一种名为SparseGPT的创新模型剪枝方法,可以在一次操作中将大规模语言模型剪枝至少50%,且几乎不损失精度。这一突破性技术有望大幅降低大型语言模型的部署和应用成本。

SparseGPT的核心思想

SparseGPT的核心思想是通过一种高效的剪枝算法,在一次操作中识别并移除模型中的冗余参数,从而大幅降低模型规模。与传统的迭代式剪枝方法不同,SparseGPT可以在不需要反复训练的情况下,一次性完成高比例的模型剪枝。

具体来说,SparseGPT采用了以下几个关键技术:

  1. 局部层级剪枝:SparseGPT对模型的每一层单独进行剪枝操作,这种局部化的方法使得整个剪枝过程可以高度并行化,大大提高了效率。

  2. 重建损失近似:SparseGPT通过近似二次损失来估计重建损失,避免了直接计算Hessian矩阵的高计算成本。

  3. OBS更新:采用OBS(Optimal Brain Surgeon)更新方法来确定需要剪枝的权重。

  4. 优化的排序和迭代策略:进一步提高了剪枝过程的效率和准确性。

这些技术的组合使得SparseGPT能够在极短的时间内完成大规模模型的高比例剪枝,同时保持模型性能几乎不变。

惊人的实验结果

研究团队在多个大规模语言模型上进行了实验,结果令人惊叹。以下是一些关键发现:

  • 对于OPT-175B和BLOOM-176B这样的超大规模模型,SparseGPT能在不到4.5小时内完成剪枝操作。
  • 在60%的非结构化稀疏度下,模型的困惑度(perplexity)几乎没有增加。
  • 超过1000亿个权重可以在推理时被忽略,大幅降低了计算和内存需求。

SparseGPT剪枝结果

这些结果表明,SparseGPT不仅能够大幅降低模型规模,还能保持模型的高性能。这对于模型部署和实际应用具有重要意义。

SparseGPT的广泛适用性

SparseGPT展现出了良好的通用性,不仅适用于不同规模的模型,还可以与其他模型压缩技术相结合:

  1. 适用于多种模型架构:实验证明SparseGPT在OPT、BLOOM等不同架构的模型上均取得了优异效果。

  2. 支持结构化剪枝:除了非结构化剪枝,SparseGPT还支持2:4和4:8等半结构化剪枝模式。

  3. 与量化技术兼容:SparseGPT可以与权重量化方法结合使用,进一步压缩模型大小。

  4. 支持LLaMA模型:研究团队还提供了针对LLaMA模型的剪枝脚本,扩展了SparseGPT的应用范围。

这种广泛的适用性使得SparseGPT成为一种极具潜力的通用模型压缩方法。

开源实现推动技术发展

为了推动相关研究的发展,研究团队已经在GitHub上开源了SparseGPT的实现代码。该代码库提供了:

  • 基线模型和剪枝模型在WikiText2、PTB和C4子集上的评估脚本
  • 对OPT和BLOOM模型进行非结构化、n:m稀疛度和稀疏+量化压缩的实现
  • LLaMA模型的剪枝脚本
  • 简单易用的命令行接口,方便研究人员快速上手
# 使用SparseGPT对OPT-125M模型进行50%剪枝 python opt.py facebook/opt-125m c4 --sparsity .5

这种开放的态度无疑将加速SparseGPT技术的发展和应用。

SparseGPT的重要意义

SparseGPT的提出具有重要的理论和实践意义:

  1. 理论突破:SparseGPT证明了大规模语言模型中存在大量冗余参数,为模型压缩理论提供了新的洞见。

  2. 降低部署成本:通过大幅减少模型参数,SparseGPT可以显著降低模型部署的硬件要求和运行成本。

  3. 加速推理:参数的减少直接带来推理速度的提升,有利于模型的实时应用。

  4. 促进边缘计算:更小的模型规模使得在资源受限的边缘设备上部署大型语言模型成为可能。

  5. 推动绿色AI:降低计算资源消耗,减少能源消耗和碳排放,推动AI技术的可持续发展。

未来展望

尽管SparseGPT已经取得了令人瞩目的成果,但这项技术仍有进一步发展的空间:

  1. 进一步提高剪枝比例:探索如何在保持性能的同时实现更高的剪枝比例。

  2. 结合其他压缩技术:研究如何更好地将SparseGPT与量化、知识蒸馏等技术结合。

  3. 动态剪枝:探索在推理过程中动态调整模型稀疏度的可能性。

  4. 针对特定任务的优化:研究如何根据具体应用场景对模型进行更有针对性的剪枝。

  5. 理论分析:深入研究SparseGPT的工作原理,为模型压缩理论提供新的见解。

总的来说,SparseGPT为大规模语言模型的压缩和优化开辟了一条新的道路。随着这项技术的不断发展和完善,我们有理由期待它能够推动大型语言模型在更广泛的场景中得到应用,为人工智能技术的发展做出重要贡献。

(注:本文中的图片链接是示例,实际使用时需要替换为真实的相关图片链接)

编辑推荐精选

讯飞智文

讯飞智文

一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松

讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。

AI办公办公工具AI工具讯飞智文AI在线生成PPTAI撰写助手多语种文档生成AI自动配图热门
讯飞星火

讯飞星火

深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1

科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。

热门AI开发模型训练AI工具讯飞星火大模型智能问答内容创作多语种支持智慧生活
Spark-TTS

Spark-TTS

一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型

Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。

Trae

Trae

字节跳动发布的AI编程神器IDE

Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

AI工具TraeAI IDE协作生产力转型热门
咔片PPT

咔片PPT

AI助力,做PPT更简单!

咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。

讯飞绘文

讯飞绘文

选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效

讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。

热门AI辅助写作AI工具讯飞绘文内容运营AI创作个性化文章多平台分发AI助手
材料星

材料星

专业的AI公文写作平台,公文写作神器

AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。

下拉加载更多