2312.13558.md

背景

• 背景
  论文介绍了Transformer基础的大型语言模型（LLMs）在现代机器学习中的普遍应用，如何因其高级性能而广泛用于处理重要的机器学习任务。现有的Transformers因配置大量参数和数据而著称，而且越来越大型的模型往往需要大量的计算资源来训练和推理。尽管大型化设计在提高模型能力方面很有效，但已有研究表明，并非所有训练参数都是必需的。

• 已有的工作 现有的研究指出，在训练时虽然过度参数化看似有益，但模型在推理前可以被大幅度裁剪，往往超过90%的权重可以被移除而不会对性能造成重大损失。这个发现激发了关于泛化与过参数化之间关系的研究，并促发了相关的剪枝策略研究。

核心贡献

• 提出了一个名为 LAyer-SElective Rank reduction (LASER) 的方法

  • 挑战1：如何提升LLMs的性能 已知在LLMs推理阶段可以通过去除大量的权重而不影响其性能。挑战在于发现更加具体的策略来提升Transformer模型在某些任务上的表现。作者提出了LASER策略，通过在Transformer模型的特定层次上仔细裁剪，移除权重矩阵的高阶成分来显著提升模型性能。

  • 挑战2： 作者声称该论文是首次发现精心选择的等级削减可以提升Transformer的性能，这表明现有的工作并没有完全解决如何通过减少模型复杂性来提升其推理能力的问题，尤其是在专门挑选的削减层面上。

实现与部署

论文中还没有提供具体的实验结果和与相关工作的对比。后续需要更深入的阅读以获取这些信息。

总结

该论文提出了LASER，一种在模型训练完成后对Transformer模型的特定层进行裁剪以提升性能的方法。作者表明，这种策略不仅有效，而且是首次发现可以通过精心选择的剪枝来增强Transformer模型的性能。