论文：模型越大压缩越伤，量化剪枝在大模型上代价更高
原文标题：When Bigger Becomes Brittle: Why Compression Hurts More as Language Models Scale
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研究指出量化与剪枝的影响通常只以基准分数呈现，无法区分内部损伤与网络补偿。作者以上下文检索能力为对象，将注意力头消融的预期损失精确分解为被网络恢复部分与传导至输出部分，并跨模型规模比较。结果显示同等损伤下小模型能恢复大部分损失，大模型则保留大部分，压缩在小模型近乎无害、在大模型却代价高昂。
- 问题
- 量化与剪枝的损害常被网络补偿掩盖，且随模型规模变化不明。
- 方法
- 将注意力头消融的预期损失精确分解为网络恢复部分与传导至输出部分，跨规模比较。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 提示大模型压缩代价更高，部署时不能照搬小模型的量化剪枝经验。
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论文将注意力头消融损失精确分解为网络补偿与输出传导，发现小模型能恢复大部分、大模型保留大部分
- •以往量化剪枝影响只以基准分数呈现，无法区分内部损伤与网络补偿
- •以上下文检索能力为对象，把注意力头消融的预期损失精确拆为被恢复部分与传导至输出部分
- •同等损伤下小模型恢复大部分损失，大模型保留大部分，因补偿响应随规模增大抵消更少
- •压缩这些头产生同样模式：小模型近乎无害，大模型代价高昂
为什么重要：提示用基准分数评估压缩会掩盖规模相关的差异，大模型部署时的量化剪枝代价可能被低估。
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