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文章的目标是通过pruning和distillation,将Llama 3.1 8B和Mistral NeMo 12B模型分别压缩到4B和8B参数。总的来说,获得了非常好的结果。
先压缩参数 -> 剪枝。 先计算每层、神经元、头和嵌入维度的重要性,开始剪枝过程。然后,对这些重要性分数进行排序,以计算相应的重要性排名。
判断是否重要,考虑三个不同的指标来评估层重要性:(1) LM dev loss,(2) Block Importance (BI) 和 (3) 下游任务的准确性。
一般开源模型不知道什么数据训练的,所以文中提出了在剪枝和蒸馏之前对教师模型进行微调的步骤,称为teacher correction,用了127B tokens。
至于蒸馏,仅在teacher和student logits 上使用前向 KL 散度损失
是否加teacher correction步骤,差异如下:
Width vs Depth Pruning, 两种变体具有相同数量的参数,但宽度剪枝可以得到较小的初始损失,并始终优于深度剪枝模型。
与随机初始化更小的网络相比,pruning起点明显更低,另外基于蒸馏的训练优于传统训练方法,同时需要更少的训练tokens(下图红线和绿线)
teacher correction不回影响到剪枝的重要性排序,结合蒸馏,可以弥补剪枝从原始权重带来的差距
开头和结尾的layer是最重要的。删除不连续的layer可以获得更好的 LM 验证损失(下图虚线)。但是这个结论在下游任务准确率上不一定稳定成立。
最后文中的总结结论,上面大体上提到了:
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