DenoiseRotator：大模型剪枝新範式——先濃縮後剪枝技術解析
在大型語言模型（LLM）快速發展的今天，模型參數的龐大規模帶來了高昂的推理存儲成本和回應時延，這已成為實際應用中的關鍵挑戰。特別是在面向人機對話的應用場景中，模型推理效率直接影響到對話體驗。在推理優化方法中，參數剪枝作為一項經典的模型壓縮技術，旨在通過剔除模型中“不重要”的權重來實現參數量的顯著降低與計算效率的提升。然而，傳統的“剪枝-微調”範式或直接的後訓練剪枝方法，往往帶來顯著的模型性能损失，特別是在硬件友好的半結構化稀疏場景下，這一問題尤為突出。這使得應用中的模型效果和推理效率，呈現出“鱼和熊掌不可兼得”的兩難局面。
動機：傳統剪枝的局限性——密集訓練與稀疏推理的隱性衝突
傳統後訓練剪枝的一般流程可概括為：對一個已訓練好的稠密模型，基於某種啟發式準則（如權重幅值或Wanda、SparseGPT等算法）為每個參數賦予“重要性分數”，隨後根據預設的稀疏度閾值，移除分數較低的一部分權重。雖然流程清晰，但這種方法存在本質局限：其整個剪枝過程建立在固定不變的參數空間上，本質上是一種被動的篩選機制。這進一步凸顯了以下深層衝突：
- 密集訓練的本質是隱式地激勵模型充分利用每一個參數。每個參數都承載了一定的知識或推理能力，並通過參數間的協同工作共同支撑模型的整體表達能力。
- 稀疏推理則要求模型僅基於被保留的參數進行推理，這樣的要求與密集訓練的目標存在本質上的衝突。
DenoiseRotator：先濃縮後剪枝的新範式
面對這一挑戰，美團LongCat Interaction團隊聯合上海交通大學聽覺認知與計算聲學實驗室，以及香港科技大學的研究者，共同完成了大模型剪枝方法的創新研究，提出了名為DenoiseRotator的新技術。DenoiseRotator通過首先對參數矩陣進行變換，“濃縮”對結果有影響力的參數，再對重要性最低的參數進行剪枝，實現了大模型剪枝的新範式。這一技術能夠與現有的剪枝算法快速集成，有效緩解模型壓縮帶來的性能損失。(iThome, 2025)
技術細節解析
DenoiseRotator的核心理念在於通過變換參數矩陣，將模型中對結果有影響力的參數“濃縮”到一個較小的空間中，從而使得剪枝過程更加高效。具體來說，DenoiseRotator的工作流程如下：
- 參數變換：對模型的參數矩陣進行變換，使得對結果有影響力的參數被“濃縮”到一個較小的空間中。
- 重要性評估：對變換後的參數進行重要性評估，計算每個參數對模型性能的影響。
- 剪枝操作：根據重要性評估的結果，移除重要性最低的參數，從而達到模型壓縮的目的。
這一技術的創新之處在於，通過變換參數矩陣，將模型中的重要參數“濃縮”到一個較小的空間中，使得剪枝過程更加高效。這樣的設計不僅能夠有效緩解模型壓縮帶來的性能損失，還能夠提升模型的推理效率。(iThome, 2025)
實驗結果與應用前景
DenoiseRotator在多個大型語言模型的剪枝實驗中展示了優異的性能。實驗結果表明，DenoiseRotator能夠在保持模型性能的前提下，顯著降低模型的參數量和計算成本。這一技術的成功應用，為大型語言模型的實際推理優化提供了一種新的思路和方法。
結論
DenoiseRotator通過先濃縮後剪枝的新範式，有效解決了傳統剪枝方法中的一些深層次問題，為大型語言模型的推理優化提供了一種高效的解決方案。隨著大型語言模型的不斷發展，DenoiseRotator這一技術的應用前景將會更加廣阔。
參考資料與原文來源
- 🔗 原文來源: https://devpress.csdn.net/aibjcy/694a36b0bf6b0e4b285dad06.html
- 🔗 原文來源: https://zhuanlan.zhihu.com/p/1985364143449084613
- 🔗 原文來源: https://tech.meituan.com/
- 🔗 原文來源: https://tech.meituan.com/tags/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B.html
- 🔗 原文來源: https://blog.csdn.net/weixin_43348955/article/details/139584180
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