BitStack：針對變動記憶體環境下壓縮大型語言模型的細粒度大小控制

Q: BitStack 如何與其他模型壓縮技術（如剪枝和蒸餾）相結合，以進一步提高壓縮率和效能？

BitStack 作為一種基於分解的模型壓縮技術，可以與其他壓縮技術（如剪枝和蒸餾）相結合，以達到更高的壓縮率和更好的效能。以下是一些可能的結合方式： BitStack 與剪枝的結合: 順序剪枝: 可以先使用剪枝技術對模型進行初步壓縮，去除冗餘或不重要的參數，然後再使用 BitStack 對剪枝後的模型進行壓縮。這樣可以減少 BitStack 需要處理的參數量，進一步提高壓縮率。 聯合剪枝: 在 BitStack 的分解過程中，可以根據每個殘差塊的重要性指標（例如對 perplexity 的影響）進行剪枝，只保留最重要的殘差塊。這樣可以更精細地控制模型大小，並在壓縮率和效能之間取得更好的平衡。 BitStack 與蒸餾的結合: 兩階段蒸餾: 可以先使用 BitStack 壓縮大型教師模型，然後使用蒸餾技術將壓縮後的模型的知識遷移到更小的學生模型中。這樣可以結合兩種技術的優勢，獲得更小、更快的模型，同時保持良好的效能。 聯合蒸餾: 在 BitStack 的分解過程中，可以將蒸餾損失函數納入考慮，使得分解後的模型在壓縮的同時，也能更好地模擬教師模型的輸出。 需要注意的是，結合不同的壓縮技術需要仔細調整各個技術的參數和流程，以達到最佳的壓縮效果。

Q: 如果設備的儲存空間有限，無法儲存 BitStack 分解後的所有殘差塊，應該如何調整 BitStack 的策略？

當設備儲存空間有限時，可以通過以下策略調整 BitStack，使其在有限的儲存空間內達到最佳的效能： 減少分解迭代次數: 減少迭代次數意味著會產生更少的殘差塊，從而降低儲存需求。然而，這也會降低模型的還原精度，影響效能。需要在儲存空間和效能之間找到平衡點。 降低每個分解過程中的奇異值數量 (k): 在每個分解過程中，BitStack 會保留 k 個奇異值及其對應的奇異向量。減少 k 可以有效降低每個殘差塊的大小，從而降低整體儲存需求。 更激進的殘差塊排序和選擇: 可以根據殘差塊的重要性指標，更激進地選擇性儲存部分殘差塊。例如，只儲存對模型效能影響最大的前 N 個殘差塊，或者設定一個重要性閾值，只儲存超過閾值的殘差塊。 使用更低精度儲存殘差塊: 可以考慮使用更低的精度（例如 FP8 或 INT8）儲存殘差塊，以減少儲存空間佔用。但這需要評估低精度儲存對模型效能的影響。 總之，在儲存空間有限的情況下，需要根據實際情況調整 BitStack 的策略，在儲存空間和模型效能之間取得平衡。

Q: BitStack 的出現是否意味著我們可以開發更加輕量級的 LLM，使其能夠在更廣泛的設備上運行，例如智慧家電和穿戴式裝置？

BitStack 的出現為開發更輕量級的 LLM，並將其部署到智慧家電和穿戴式裝置等資源受限的設備上帶來了希望。 BitStack 允許在極高的壓縮率下保持相對較好的效能: 這對於儲存空間和計算能力有限的設備至關重要。 BitStack 的動態調整能力: 可以根據設備的可用資源動態調整模型大小，這對於資源變化較大的智慧家電和穿戴式裝置非常有用。 然而，要將 LLM 真正部署到這些設備上，還需要克服一些挑戰： 即使經過壓縮，LLM 的資源需求仍然很高: 智慧家電和穿戴式裝置的處理器和記憶體資源非常有限，需要進一步的模型壓縮和優化才能滿足需求。 需要高效的推理引擎: 需要開發針對這些設備的低資源佔用、高效能的 LLM 推理引擎。 隱私和安全問題: 在處理敏感數據時，需要解決 LLM 的隱私和安全問題。 總之，BitStack 為開發輕量級 LLM 並將其部署到更廣泛的設備上提供了一個有前景的方向。但要實現這一目標，還需要解決許多挑戰。

核心概念

BitStack 是一種基於分解的模型壓縮方法，允許在不重新訓練的情況下，根據可用記憶體動態調整大型語言模型的大小，並在極高的壓縮率下仍能保持與量化方法相當甚至更優的效能。

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論文資訊
Xinghao Wang, Pengyu Wang, Bo Wang, Dong Zhang, Yunhua Zhou, Xipeng Qiu. (2024). BitStack: Fine-Grained Size Control for Compressed Large Language Models in Variable Memory Environments. arXiv preprint arXiv:2410.23918.
研究目標
本研究旨在解決在變動記憶體環境下部署壓縮大型語言模型 (LLM) 的挑戰，並提出 BitStack，一種基於分解的模型壓縮方法，允許在不重新訓練的情況下，根據可用記憶體動態調整模型大小。
方法
BitStack 透過迭代絕對值分解 (IAVD) 將模型權重矩陣分解成多個殘差塊，並根據校準集上的困惑度評估每個殘差塊對整體效能的影響，將其排序並儲存在一個通用堆疊中。在推論過程中，根據當前可用記憶體動態載入或卸載殘差塊，實現模型大小的細粒度控制。
主要發現

BitStack 能夠在極高的壓縮率下（例如，相較於原始 FP16 模型壓縮至 2 位元級別）保持模型效能，並在多項零樣本推理任務上優於或與量化方法（如 GPTQ 和 AWQ）表現相當。
BitStack 在較低的壓縮率下也能保持良好的效能，並且隨著模型規模的增加，其與量化方法的效能差距逐漸縮小。
BitStack 的效能對校準集大小和每次分解過程中保留的奇異向量數量具有魯棒性。
主要結論
BitStack 為在本地設備上部署 LLM 提供了一種新的範式，它不僅提供了高效的記憶體管理，而且在給定的記憶體預算內提供了強大的效能。
意義
本研究為解決 LLM 部署過程中面臨的記憶體限制問題提供了一種有效的解決方案，並為未來在資源受限的設備上部署更強大的 LLM  鋪平了道路。
局限性和未來研究方向

BitStack 的效能仍略遜於在較低壓縮率下表現最佳的量化方法，未來研究可以探索進一步提高其在這些情況下的效能。
BitStack 的排序演算法需要使用校準集進行評估，未來研究可以探索更有效的排序方法，以減少對校準集的依賴。

統計資料

Llama 3.1 8B 模型在 FP16 精度下需要約 14.96 GB 的記憶體來載入權重。
BitStack 在壓縮 Llama 3.1 8B 模型至 2 位元級別時，在零樣本任務上的平均效能優於最佳量化基準 12.1%。
BitStack 在壓縮 Llama 3.1 70B 模型至 2 位元級別時，保留了原始 FP16 模型 89% 的效能，並在零樣本任務上優於最佳基準 41.3%。
在最低壓縮率（64%）下，BitStack Llama 3.1 8B 和 70B 模型分別恢復了原始 FP16 模型 96% 和 98% 的零樣本效能。

從以下內容提煉的關鍵洞見

BitStack: Fine-Grained Size Control for Compressed Large Language Models in Variable Memory Environments

by Xinghao Wang... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23918.pdf

BitStack: Fine-Grained Size Control for Compressed Large Language Models in Variable Memory Environments

深入探究

BitStack 如何與其他模型壓縮技術（如剪枝和蒸餾）相結合，以進一步提高壓縮率和效能？

BitStack 作為一種基於分解的模型壓縮技術，可以與其他壓縮技術（如剪枝和蒸餾）相結合，以達到更高的壓縮率和更好的效能。以下是一些可能的結合方式：

BitStack 與剪枝的結合:

順序剪枝: 可以先使用剪枝技術對模型進行初步壓縮，去除冗餘或不重要的參數，然後再使用 BitStack 對剪枝後的模型進行壓縮。這樣可以減少 BitStack 需要處理的參數量，進一步提高壓縮率。
聯合剪枝:  在 BitStack 的分解過程中，可以根據每個殘差塊的重要性指標（例如對 perplexity 的影響）進行剪枝，只保留最重要的殘差塊。這樣可以更精細地控制模型大小，並在壓縮率和效能之間取得更好的平衡。


BitStack 與蒸餾的結合:

兩階段蒸餾: 可以先使用 BitStack 壓縮大型教師模型，然後使用蒸餾技術將壓縮後的模型的知識遷移到更小的學生模型中。這樣可以結合兩種技術的優勢，獲得更小、更快的模型，同時保持良好的效能。
聯合蒸餾:  在 BitStack 的分解過程中，可以將蒸餾損失函數納入考慮，使得分解後的模型在壓縮的同時，也能更好地模擬教師模型的輸出。
需要注意的是，結合不同的壓縮技術需要仔細調整各個技術的參數和流程，以達到最佳的壓縮效果。

如果設備的儲存空間有限，無法儲存 BitStack 分解後的所有殘差塊，應該如何調整 BitStack 的策略？

當設備儲存空間有限時，可以通過以下策略調整 BitStack，使其在有限的儲存空間內達到最佳的效能：

減少分解迭代次數:  減少迭代次數意味著會產生更少的殘差塊，從而降低儲存需求。然而，這也會降低模型的還原精度，影響效能。需要在儲存空間和效能之間找到平衡點。
降低每個分解過程中的奇異值數量 (k):  在每個分解過程中，BitStack 會保留 k 個奇異值及其對應的奇異向量。減少 k 可以有效降低每個殘差塊的大小，從而降低整體儲存需求。
更激進的殘差塊排序和選擇:  可以根據殘差塊的重要性指標，更激進地選擇性儲存部分殘差塊。例如，只儲存對模型效能影響最大的前 N 個殘差塊，或者設定一個重要性閾值，只儲存超過閾值的殘差塊。
使用更低精度儲存殘差塊:  可以考慮使用更低的精度（例如 FP8 或 INT8）儲存殘差塊，以減少儲存空間佔用。但這需要評估低精度儲存對模型效能的影響。
總之，在儲存空間有限的情況下，需要根據實際情況調整 BitStack 的策略，在儲存空間和模型效能之間取得平衡。

BitStack 的出現是否意味著我們可以開發更加輕量級的 LLM，使其能夠在更廣泛的設備上運行，例如智慧家電和穿戴式裝置？

BitStack 的出現為開發更輕量級的 LLM，並將其部署到智慧家電和穿戴式裝置等資源受限的設備上帶來了希望。

BitStack 允許在極高的壓縮率下保持相對較好的效能:  這對於儲存空間和計算能力有限的設備至關重要。
BitStack 的動態調整能力:  可以根據設備的可用資源動態調整模型大小，這對於資源變化較大的智慧家電和穿戴式裝置非常有用。
然而，要將 LLM 真正部署到這些設備上，還需要克服一些挑戰：

即使經過壓縮，LLM 的資源需求仍然很高:  智慧家電和穿戴式裝置的處理器和記憶體資源非常有限，需要進一步的模型壓縮和優化才能滿足需求。
需要高效的推理引擎:  需要開發針對這些設備的低資源佔用、高效能的 LLM 推理引擎。
隱私和安全問題:  在處理敏感數據時，需要解決 LLM 的隱私和安全問題。
總之，BitStack 為開發輕量級 LLM 並將其部署到更廣泛的設備上提供了一個有前景的方向。但要實現這一目標，還需要解決許多挑戰。