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CPSVD: Enhancing Large Language Model Compression via Column-Preserving Singular Value Decomposition
文章总结与翻译一、主要内容该研究针对大型语言模型(LLMs)因参数规模庞大导致的部署瓶颈,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的改进型模型压缩方法——列保留奇异值分解(CPSVD)。核心思路是解决传统SVD压缩方法对整个参数矩阵进行统一分解的局限性,通过精准识别矩阵中对分解误差敏感的部分,结合分层、分模块的自适应压缩策略,在保证压缩率的同时最小化性能损失。文章首先分析了现有SVD类压缩方法的两大缺陷:一是忽略参数矩阵不同列对SVD分解的敏感度差异,统一处理导致部分列误差过大;二是对同一Transformer层内的不同模块采用相同压缩比,未利用模块间的分解误差异质性。基于此,CPSVD设计了三大核心机制:列保留策略:通过计算列级截断误差,直接保留误差较大的关键列,对误差较小的列进行SVD低秩分解,并通过三元搜索确定最优保留列数;模块级压缩比分配:在固定层压缩比的前提下,根据各模块的相对误差动态分配压缩预算,对误差小的模块分配更高压缩率;分层压缩比分配:基于层输入输出的相似度计算层重要性,为重要性不同的层分配差异化压缩比。实验验证了CPSVD的有效性:在LLaMA、OPT、Vicuna、Mistral等多个模型家族(7B-30B参数规模)上,于20%-60%不同压缩率下,其语言建模困惑度和零样本任务准确率均显著优于传统SVD、ASVD、SVD-LLM等方法,且保持了线性的吞吐量提升和内存占用降低。二、创新点提出列保留混合压缩策略:首次以矩阵列为基本处理单元,通过列
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