ChatGPT 帶動了全球大模型熱潮，互聯網公司陷入“百模大戰”，甚至出現了“內捲”：各家公司發布的大模型一個比一個大，參數規模成了宣傳噱頭，幾乎都在百億、千億甚至萬億以上。

然而，也有人提出這種現狀並非可持續的發展方式。 OpenAI 創始人Sam Altman 稱GPT-4 的開發成本突破了一億美元，Analytics India Magazine 發布的報告顯示, OpenAI 每天將花費約70 萬美元來運行其人工智能服務ChatGPT。同時，LLM 也會引起人們對電力消耗的擔憂，谷歌報告稱，培訓PaLM 在大約兩個月內耗費了大約3.4 千瓦時，相當於大約300 個美國家庭每年的能源消耗量。

因此，隨著模型規模的不斷增大，HuggingFace 首席佈道師Julien Simon 卻說“Smaller is better”。事實上，在參數規模達到一定程度後，再增加參數往往對模型效果的提升並不明顯，從實用性和經濟性來考慮，模型“瘦身”是一項必然的選擇，因為相對於龐大的參數規模所帶來的遞減邊際效益，巨大的資源消耗成本往往不值得。而且，大模型因規模太大將在應用上產生諸多問題，比如無法部署在邊緣設備上，只能以雲的形式向用戶提供服務，然而很多時候，我們需要將模型部署在邊緣節點，以提供用戶個性化服務。

如果要繼續改進AI 模型，開發者將需要解決如何以更少的資源實現更高性能的問題。無論是在學術界還是在工業界，大模型壓縮一直是一個熱門領域，目前也有很多技術在做。本文簡單介紹四種常見的模型壓縮手段：量化、剪枝、參數共享和知識蒸餾，幫助大家對模型壓縮方法有一個直觀的了解。

1、模型瘦身的理論基礎：參數規模“邊際遞減”

如果我們把模型比作一個“水桶”，把數據比作“蘋果”，把數據中含有的信息比作“蘋果汁”，那麼訓練大模型的過程，就可以理解為用水桶裝蘋果汁的過程。蘋果越多，蘋果汁就越多，我們也需要更大的水桶來盛放蘋果汁。大模型的出現就猶如我們造出了更大的水桶，從而有更大的能力裝足夠的蘋果汁。

如果蘋果太多，蘋果汁太多，就會導致“溢出”，也就是模型規模太小，無法學習到數據集中所有的知識，我們稱這種情況為“欠擬合”，即模型無法學習到真實的數據分佈；如果蘋果太少，蘋果汁太少，就會導致“裝不滿”。如果通過增加模型訓練時長來“強行榨汁”裝滿水桶，就會導致果汁中雜質增多，從而出現模型性能下降，我們稱這種情況為“過擬合”，即模型過分學習數據導致的通用性下降。因此，模型規模與數據規模的匹配是非常重要的。

以上例子雖然形象，但容易產生一種誤解：一升水桶能裝一升蘋果汁，兩升水桶就能裝兩升（如①）。但實際上，參數所能容納的信息並不隨參數規模線性增加，而是趨於一種“邊際遞減”的增長（如②③）。

換句話說，大模型所表現出的超凡能力，是因為學到了很多“細節性知識”，而且花在“細節性知識”上的參數數量龐大。當我們已經學到數據中大部分知識的時候，再繼續學習更多的細節知識，就需要增設更多的參數。如果我們肯犧牲一些精度，忽略掉部分細節性信息，或者將識別細節性信息的參數進行裁剪，就可以將參數規模降低很多，而這正是學術界和工業界模型瘦身的理論基礎和核心思路。

2、量化——最“簡單粗暴”的瘦身方法

在計算機中，數值的精度越高，需要的存儲空間就越大。如果模型的參數精度非常高（直觀理解就是小數點後位數很多），那麼我們可以直接降低精度，從而實現模型壓縮，這就是量化的核心思路。一般模型的參數為3 2b it，如果我們同意將模型的精度降為8 bit，就能減少75% 的存儲空間。

這種方法的理論基礎，是在量化派中存在的一個共識：複雜的、高精度的模型在訓練時是必要的，因為我們需要在優化時捕捉微小的梯度變化，然而在推理時並沒有必要，因此量化可以做到只降低模型占用空間而不過於降低推理能力。

3、剪枝——“外科手術式”的參數剔除法

大模型規模龐大，結構複雜，內部參雜著大量作用微小甚至無用的參數和結構。如果我們能盡可能精確鎖定無用之處，將其剔除，那麼也能夠在保證功能的同時降低模型的規模。

在大多數神經網絡中，通過對網絡層（卷積層或者全連接層）權重數值進行直方圖統計，可以發現，訓練後的權重數值分佈近似正態分佈或多正態分佈的混合，接近於0的權重相對較多，這就是“權重稀疏”現象。

權重數值的絕對值大小可以看作重要性的一種度量，權重數值越大對模型輸出貢獻也越大，反之則不重要，刪去後對模型精度的影響也比較小。

同時，在深度網絡中，存在著大量難以激活的神經元。論文《Network Trimming: A Data-Driven Neuron Pruning Approach towards Efficient Deep Architectures》經過了一些簡單的統計，發現無論輸入什麼樣圖像數據，CNN 中的許多神經元都具有非常低的激活。作者認為，零神經元很可能是冗餘的，可以在不影響網絡整體精度的情況下將其移除。我們稱這種情況為“激活稀疏”。

因此，針對神經網絡上述特點，我們可以針對不同的結構進行裁剪優化，從而減小模型的規模。

4、參數共享——尋找複雜模型的小型替代

神經網絡是對現實數據分佈的擬合，本質是一個函數。如果我們能找到相同性能但參數規模更小的函數，使得相同的輸入能夠有接近的輸出，那麼自然也就減小了參數規模。

在技術領域，我們通常用PCA 算法進行降維，尋找高維數組在低維的映射。如果我們尋找到模型參數矩陣的低維映射，則可實現保證性能的同時降低參數量。

目前已經有多種參數共享的方法，比如對權重進行K-means 聚類，以及採用哈希方法隨機分類，然後對同一組的權值進行處理等。

5、知識蒸餾——學生代替老師

既然大模型蘊含著大量的知識，我們能否讓大模型“教會”一個小模型，使得小模型擁有大模型的本領？這便是知識蒸餾的核心思路。

已經擁有的大模型，我們稱之為Teacher 模型。此時我們可以用Teacher 模型對Student 模型做監督學習，從而學到Teacher 模型的知識。

前三種方法或多或少都改變了原有模型的參數或結構，而知識蒸餾則相當於重新訓練了一個規模較小的模型，因此相比其他方法來講更能保全原有模型的功能，只是損失了部分精度。

結語

模型壓縮不存在統一的方法。針對不同的模型，一般會嘗試多種壓縮手段，從而做到規模與精度的平衡。如今，我們使用的大模型都部署在雲端，我們只有調用權而不具有所有權，畢竟本地無法存儲如此規模的模型，“人人都有大模型”似乎是一個遙不可及的夢。然而我們回顧歷史，在上個世紀40 年代計算機剛剛誕生的時候，人們看到如此龐大和耗電的“機器巨獸”，沒人會猜到它在數十年後的今天居然會成為人人都有的日常工具。同樣，隨著模型壓縮技術的進展、模型結構的優化以及硬件性能的飛躍，我們也期待在未來，大模型不再“大”，而是成為人人都能擁有的私人工具。

參考文獻：

https://blog.csdn.net/shentanyue/article/details/83539359

https://zhuanlan.zhihu.com/p/102038521 

https://arxiv.org/abs/1607.03250 

https://arxiv.org/abs/1806.09228

https://arxiv.org/abs/1504.04788

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