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大模型剪枝技术详解

一、定义与基本概念

大模型剪枝是一种通过移除冗余参数或结构，在保持模型性能的前提下降低模型复杂度与计算需求的压缩技术。其核心目标是在减少存储、计算资源消耗的同时，维持推理精度，实现模型轻量化部署。根据剪枝粒度的不同，主要分为以下三类：

1. 非结构化剪枝
   通过逐神经元或权重筛选，生成稀疏矩阵（如掩码矩阵将不重要权重置零）。优势在于高压缩率，但需依赖专用软硬件（如稀疏张量运算库）加速。典型方法包括SparseGPT，可在不微调的情况下剪除GPT-175B模型60%参数且困惑度不变。

2. 结构化剪枝
   以规则化的结构单元（如层、注意力头、通道）为剪枝对象，直接减少矩阵乘法次数。虽压缩率较低，但硬件兼容性好，无需特殊加速支持。例如，Sheared LLaMA通过约束优化动态剪枝LLaMA-2的结构，参数规模从7B降至2.7B，精度保留87.8%。

3. 半结构化剪枝
介于两者之间，如NVIDIA提出的N:M稀疏化（每M个权重中保留N个），平衡压缩率与硬件友好性。

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二、技术方法与实施流程

1. 核心步骤

• 重要性评估