结合多种优化技术

优化大型语言模型（LLMs）有多种独立而强大的技术。量化 (quantization)能减小内存占用，剪枝能移除多余参数 (parameter)，知识蒸馏 (knowledge distillation)能将知识传递给更小的模型，PEFT方法则能实现高效的模型调整。尽管每种方法都有其好处，但策略性地堆叠这些技术可以带来显著更大的效率提升，使模型更接近边缘设备的部署要求，或降低大规模服务的运行成本。然而，结合多种方法并非简单的相加过程；各技术之间的关系可能很复杂，需要仔细考量。

本节侧重于将多种优化技术整合到统一工作流程中的原理和实际操作。我们将考察常见的组合，应用顺序的主要因素，以及评估这些复合优化所固有的挑战。

互补组合：常见结合策略

有效结合各种技术通常涉及借助一种方法的优势来弥补另一种方法的不足，或为模型的后续优化步骤做准备。

1. 剪枝和量化 (quantization)： 这可能是最常见的组合。剪枝减少参数 (parameter)数量，量化则降低剩余参数的精度。

   • 顺序影响： 通常在量化之前进行剪枝。剪枝识别并移除不那么重要的权重 (weight)，可能使剩余权重更适合量化，同时减少精度损失。对预剪枝模型进行量化只针对必要的权重。相反，首先量化可能会改变权重分布，从而可能影响后续基于幅度的剪枝效果。在训练期间联合优化剪枝和量化（或QAT）是一种高级方法，可以取得更好的结果，但会显著增加训练复杂性。
   • 结构化剪枝优势： 结合结构化剪枝（移除块、注意力头或过滤器）与量化通常对硬件更友好。结构化剪枝产生的规则稀疏模式能很好地与硬件加速器匹配，对这些密集但较小的块应用量化在计算上更高效，相比之下，处理非结构化剪枝带来的不规则稀疏性与量化结合则效率较低。
   • 相互影响： 激进的剪枝有时会使模型对量化噪声更敏感。当将高稀疏性与低比特量化结合时，仔细的校准和可能的量化感知训练（QAT）变得格外重要。

2. 知识蒸馏 (knowledge distillation)和压缩（剪枝/量化）： 知识蒸馏是进行激进压缩的极佳预备步骤。

   • 创建可压缩学生模型： 通过使用知识蒸馏训练一个更小的学生模型，您便会得到一个已经显著更小且通常更有效（已从教师模型的概率中学到知识）的模型。这个蒸馏得到的学生模型可能比从头训练的同等大小的模型更能承受激进的剪枝或量化。
   • 蒸馏到优化架构： 可以直接将知识蒸馏到一个本身为高效而设计的学生架构中，这种架构可能已经包含了结构化稀疏性，或者目标是特定的低精度硬件能力。
   • 减少精度损失： 教师模型传递的知识可以帮助学生模型在后续剪枝或量化步骤应用后仍保持更高的准确性。

3. PEFT和量化： 参数高效微调 (fine-tuning)通常涉及调整大型预训练 (pre-training)基础模型。将PEFT与量化结合可以解决微调和推理 (inference)过程中的效率问题。

   • QLoRA： 这种技术就是一个主要例子，它在训练低秩适配器（LoRA）时，对基础模型应用量化（特别是使用双重量化和分页优化器进行NF4量化）。这显著减少了微调所需的内存，使其在消费级硬件上变得可行。基础模型在推理期间保持量化状态，而小型LoRA适配器通常保持较高精度（尽管它们也可能被量化）。
   • 量化模型上的PEFT： 您可以将LoRA或适配器等PEFT方法应用于已经通过PTQ或QAT量化的基础模型。这使得对已压缩模型的高效调整成为可能。挑战在于量化后的基础模型在PEFT微调期间的可塑性可能会降低。
   • 量化PEFT参数： PEFT方法添加的参数（适配器权重、LoRA矩阵）本身也可以被量化，进一步降低开销，尽管由于可训练参数数量有限，其影响较小。

4. PEFT和剪枝： 结合这些方法的目的是减少基础模型的参数数量或调整的开销。

   • PEFT前剪枝： 在使用PEFT进行微调之前，对大型基础模型应用剪枝（结构化或非结构化）可以降低最终调整模型的推理成本。PEFT方法随后调整稀疏的基础模型。
   • 剪枝PEFT模块： 尽管不太常见，但如果即使是那点小开销也需要减少，可以研究剪枝PEFT模块内部的参数（例如，剪枝LoRA分解矩阵A和B）。

5. 知识蒸馏和PEFT： 这些方法可以结合起来，以发挥知识迁移和高效调整两方面的优势。

   • 先蒸馏再PEFT： 使用知识蒸馏创建一个有能力、更小的学生模型。然后，使用PEFT方法（如LoRA或适配器）高效地微调此学生模型以完成各种下游任务，而无需对每个任务进行完整的微调。这为已高效的基础模型创建了任务特定的适配器。
   • 用于知识蒸馏的PEFT： PEFT本身也可以在知识蒸馏过程中使用，可能通过在知识迁移阶段更高效地调整教师或学生的某些层，尽管这不太常见。

设计原则与权衡

成功结合优化技术需要仔细规划和迭代改进。

• 应用顺序： 如前所述，技术应用的顺序非常重要。先剪枝可能会移除量化 (quantization)本会以不同方式处理的权重 (weight)。先进行知识蒸馏 (knowledge distillation)会为后续压缩创建一个不同的起点。没有普遍的“最佳”顺序；这取决于具体的技术、模型、任务和目标硬件。通常需要进行实验。
• 复合效应： 一种技术导致的精度下降可能被下一种技术加剧。一个剪枝50%的模型可能损失1个百分点的准确性，而量化可能再损失1个百分点。结合起来，由于相互影响，它们可能损失2.5个百分点。在每一步之后仔细监控性能。
• 超参数 (parameter) (hyperparameter)爆炸： 每种技术都引入了自己的一组超参数（稀疏度、量化比特/方案、蒸馏温度、LoRA秩、适配器瓶颈维度）。结合技术会使搜索空间成倍增加，使最佳调优变得复杂得多，计算成本也更高。可能需要贝叶斯优化或演化算法等技术来进行高效的寻优。
• 训练和校准： 需要训练或微调 (fine-tuning)的方法（QAT、知识蒸馏、PEFT、迭代剪枝）相比训练后方法（PTQ、一次性剪枝）会增加显著的计算开销。结合多种基于训练的方法需要大量资源和仔细的流程管理。用于PTQ或知识蒸馏的校准数据集变得格外重要，以确保它们在经过之前的优化步骤后仍能准确代表目标领域。
• 软硬件协同设计： 组合的选择应受到目标部署平台的强烈影响。硬件是否高效支持INT8矩阵乘法？它是否加速稀疏计算？内存带宽还是计算是主要瓶颈？结合结构化剪枝和量化通常能在带有专用核心的GPU/TPU上带来最佳的加速效果，而非结构化剪枝在没有专用硬件/编译器支持的情况下可能提供的加速较少。

工作流程示例

考虑一个旨在实现高效任务专用模型的场景：

结合结构化剪枝、训练后量化 (quantization)和QLoRA实现高效任务调整的潜在工作流程。评估在整合后进行。

组合场景中的评估

评估组合优化的成功并非易事。

• 多目标优化： 您通常需要平衡多个目标：准确性（在各种基准测试中）、推理 (inference)延迟、模型大小、内存占用，以及可能的能耗。可视化帕累托前沿，展示不同组合策略和超参数 (parameter) (hyperparameter)在这些指标之间的权衡，非常必要。
• 消融研究： 为了理解堆叠中每种技术的贡献，请进行消融研究。从完全优化的模型开始，然后依次移除或禁用每种优化技术，测量对性能和效率指标的影响。
• 下游任务性能： 标准困惑度分数可能无法完全反映其影响。在模型预期执行的特定下游任务上评估最终模型，包括评估在推理、生成多样性或公平性等领域可能出现的退化，这些领域可能对复合优化敏感。

整合多种优化技术可带来超出单一方法所能达到的显著效率提升。然而，它在设计、调优和评估方面带来了相当大的复杂性。对这些技术如何相互关联的透彻理解，应用顺序的仔细规划，以及针对多目标的严格评估，是成功应对这些挑战并部署真正高效大型语言模型所必需的。