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1. 背景动机
现有的大语言模型 LLM 推理存在以下问题#xff1a; LLM 模型因为 scale law 极大的提高模型的预测能力#xff0c;但是同样带来较大的推理延时#xff1b;对于 LLM 应用部署带来较大…0. 资源链接 论文: https://arxiv.org/pdf/2403.03853 项目代码: 待开源
1. 背景动机
现有的大语言模型 LLM 推理存在以下问题 LLM 模型因为 scale law 极大的提高模型的预测能力但是同样带来较大的推理延时对于 LLM 应用部署带来较大的挑战。 目前的大模型加速的方法主要分为量化和压缩两种目前量化和压缩一般需要训练以恢复模型精度尤其量化较低比特时。
2. 内容提要 通过分析大模型存在的冗余性发现在模型深度的维度存在大量的冗余可以通过简单的去除冗余层来加速。 本文提出了一个 BI score 的指标来表征层的重要性基于 BI score本文提出一个简单的深度剪枝方法。
3. 技术细节 BI score 计算公式 层冗余分析 Layer 剪枝 基于 BI score 排序减去 BI score 小的层。 4. 实验分析 5. 一些思考 ShortGPT 给大模型剪枝提供了一个新视角对后续的剪枝算法有较大启发。 ShortGPT 目前还比较简单后续应该会有更多的工作出现优化当前的方案。
