面向高效LLM压缩的逐层课程学习
原文标题：Layer-wise Curriculum Learning for Efficient LLM Compression
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论文提出逐层课程学习用于高效 LLM 压缩，将模型按层切分为多个片段，从易到难进行知识蒸馏，并基于累积误差理论分析加速收敛。作者还提出多线程特征缓存方法解决跨层特征错位问题。实验显示在 BERT 与 GPT-2 上 GPU 显存与训练时间减少超 50%，在 LLaMA 与 Qwen 系列上优于同类剪枝方法。
- 问题
- LLM压缩中知识蒸馏与剪枝的计算开销大、收敛慢。
- 方法
- 按层切分模型做由易到难的课程蒸馏，配多线程特征缓存解决跨层特征错位。
- 结果
- BERT与GPT-2上GPU显存与训练时间减少超50%，LLaMA与Qwen上优于同类剪枝方法。
- 影响
- 压缩成本减半，团队可在有限算力下部署更大模型。
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