神经网络Transformer架构中的模型压缩

模型压缩旨在减少Transformer模型的大小和计算需求，同时尽量保持性能。我将从基础概念到具体技术逐步解释。

1. 压缩动机

   • Transformer模型参数量大（如GPT-3达1750亿参数），导致部署时需要高内存和算力
   • 边缘设备资源有限，需降低推理延迟和能耗
   • 核心矛盾：在模型效率与性能间寻找平衡

2. 剪枝技术

   • 原理：移除模型中冗余的权重或结构
   • 粒度分级：
     • 权重剪枝：剔除单个数值接近0的权重
     • 神经元剪枝：删除整个隐藏单元
     • 层剪枝：移除整个注意力头或网络层
   • 实施方式：通过显著性评分（如权重绝对值）识别可移除部分，后续微调恢复性能

3. 量化方法

   • 核心：降低数值精度以减少存储占用
   • 过程阶段：
     • 训练后量化：直接转换全精度模型至8位整数
     • 量化感知训练：前向传播模拟低精度，反向传播仍用全精度
   • 效果：模型体积减少75%，推理速度提升2-3倍

4. 知识蒸馏

   • 架构：教师模型（原始大模型）指导学生模型（压缩后模型）
   • 损失函数构成：
     • 硬标签损失：标准分类损失
     • 软标签损失：对齐教师模型输出的概率分布
   • 关键：通过温度参数控制输出分布的平滑度

5. 低秩分解

   • 数学基础：矩阵乘法运算占Transformer主要计算量
   • 操作：将权重矩阵W分解为U·V（UV秩小于W）
   • 应用场景：特别适用于注意力投影矩阵和前馈网络矩阵

6. 参数共享

   • 跨层共享：多层编码器使用相同权重（如ALBERT模型）
   • 注意力头共享：多个注意力头共享键/值投影矩阵
   • 效果：显著减少参数量，但可能降低表征多样性

7. 动态推理

   • 自适应计算：根据输入复杂度调整计算量
   • 实现方式：
     • 早退机制：简单样本提前退出中间层
     • 条件计算：仅激活部分网络模块
   • 优势：平均计算量下降，复杂样本仍保持完整处理

8. 硬件协同优化

   • 编译优化：专用编译器（如TVM）生成高效内核代码
   • 算子融合：将层归一化与残差连接合并为单一操作
   • 内存布局：优化张量内存排列以提升缓存命中率

模型压缩需结合任务需求选择组合策略，例如剪枝+量化可在保持95%性能的前提下将模型压缩至原体积的10%。