DenoiseRotator：大模型剪枝之參數濃縮與裁剪新技術解讀

在大語言模型（LLM）迅速發展的今天，庞大的參數規模帶來了高昂的推理存儲成本和回覆時延，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，模型推理效率直接影響到對話體驗。雖然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，但傳統的“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損失，特別是在硬件友好的半結構化稀疏（如 2:4 稀疏）場景下，這一問題尤為突出。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及香港科技大學的研究者，共同提出了名為 DenoiseRotator 的新技術，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，然後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。

傳統剪枝的局限性

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”，然後根據預設的稀疏度閾值，移除分數較低的一部分權重。儘管流程清晰，該方法存在一個本質局限：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籌選機制。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撐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部分參數完成推理任務，並保持高性能。

這種訓練目標與推理機制之間的內在不一致，意味著傳統剪枝方法在提升模型推理效率的同時，往往會牽涉到模型性能的損失。

DenoiseRotator 的技術解析

DenoiseRotator 技術的核心思想是“先濃縮，再剪枝”。首先，對模型的權重進行濃縮，將多個權重合併為一個權重，從而減少模型的參數數量。這一步驟旨在縮小參數空間，使得參數的重要性更加集中。接著，對濃縮後的模型進行剪枝，將不重要的權重設為零，從而進一步減少模型的參數數量和計算複雜度。

這種方法的優點在于能夠更有效地減少模型的參數數量和計算複雜度，同時保留模型的精度和表現能力。DenoiseRotator 技術已證明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。

DenoiseRotator 的應用場景

DenoiseRotator 技術具有多個優點，包括提高模型的效率和可擴展性、減少模型的參數數量和計算複雜度，同時保留模型的精度和表現能力。這種技術可以應用於多個領域，包括圖像和語音識別、自然語言處理及推薦系統等。

無論是在圖像識別中需要高效處理大量圖像數據，還是在自然語言處理中需要快速生成回復，DenoiseRotator 都能顯著提升模型的推理效率，從而提高用戶體驗。

挑戰與未來工作

雖然 DenoiseRotator 技術具有多個優點，但仍然存在一些挑戰和未來工作，包括如何選擇合適的濃縮和剪枝參數、如何應用於不同的模型和任務、如何評估模型的精度和表現能力等。

未來，研究人員需要進一步探索和優化 DenoiseRotator 技術，使其能夠更好地適應不同的應用場景，並提升模型的整體性能。

結論

DenoiseRotator 技術的提出和應用，為大模型剪枝提供了一種新的思路。通過“先濃縮，再剪枝”的方法，可以有效地減少模型的參數數量和計算複雜度，同時保留模型的精度和表現能力。這種技術在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域具有廣泛的應用前景。未來，隨著技術的不斷優化和改進，DenoiseRotator 將為大模型的推理效率和性能提升帶來更多的可能性。