本文是LLM系列文章，关于模型压缩相关综述，针对《A Survey on Model Compression for Large Language Models》的翻译。
摘要
大型语言模型（LLM）以显著的成功彻底改变了自然语言处理任务。然而，它们强大的规模和计算需求给实际部署带来了重大挑战，尤其是在资源受限的环境中。随着这些挑战变得越来越重要，模型压缩领域已成为缓解这些限制的关键研究领域。本文对专门为LLM量身定制的模型压缩技术进行了全面的调查。为了满足高效部署的迫切需要，我们深入研究了各种方法，包括量化、修剪、知识蒸馏等。在每一种技术中，我们都强调了有助于LLM研究不断发展的最新进展和创新方法。此外，我们探索了对评估压缩LLM的有效性至关重要的基准测试策略和评估指标。通过深入了解最新发展和实际意义，这项调查为研究人员和从业者提供了宝贵的资源。随着LLM的不断发展，这项调查旨在促进提高效率和现实世界的适用性，为该领域的未来进步奠定基础。
1 引言
2 方法
3 度量和基准
3.1 度量
3.2 基准
4 挑战和未来方向
专业基准
尽管早期引入了用于评估模型压缩的基准测试，但这些基准测试仍然存在一些缺点。首先，模型压缩的评估缺乏一个普遍接受的标准设置。不同的研究通常产生具有不同加速比、参数计数和精度水平的模型。因此，这些研究之间的直接比较可能具有挑战性，并因硬件差异而变得更加复杂。其次，常见的基准，如LAMA和StrategyQA，可能不是移动设备上典型任务的最合适表示。第三，为预训练模型设计的基准也可能不是最适合LLM的。一般来说，为LLM设计专门的基准非常重要。
性能大小权衡
先前的研究强调了大型语言模型（LLM）性能和模型大小之间的微妙平衡。分析这种权衡可以在硬件约束下实现最佳性能。然而，目前的工作缺乏对这种权衡的理论和实证见解。未来LLM压缩研究应进行全面分析，以指导先进技术。了解性能和尺寸之间的关系，使研究人员能够开发量身定制的压缩方法，有效地在设计空间中找到高效的解决方案。
动态LLM压缩
尽管目前的压缩方法有所进步，但它们仍然依赖于手动设计来确定LLM的压缩尺寸和结构。这通常涉及基于输入数据或任务要求的试验和错误方法。在知识蒸馏等场景中，这一过程变得特别具有挑战性，在这些场景中，需要进行几次试验才能在计算约束下找到合适的学生模型。这种手工操作造成了实际障碍。一个有前景的解决方案出现在神经结构搜索（NAS）技术的集成中进入LLM压缩领域。NAS有可能减少对人工设计体系结构的依赖，从而有可能彻底改变LLM压缩，从而提高效率和有效性。
解释能力
早期的研究对应用于预训练语言模型（PLM）的压缩技术的可解释性提出了重大担忧。值得注意的是，这些相同的挑战也扩展到LLM压缩方法。因此，可解释压缩方法的集成成为LLM压缩应用发展的关键必要条件。此外，可解释压缩的采用不仅解决了可解释性问题，而且简化了压缩模型的评估过程。这反过来又增强了模型在整个生产阶段的可靠性和可预测性。
5 结论
在这项全面的综述中，我们探讨了大型语言模型（LLM）的模型压缩技术。我们的覆盖范围涵盖了压缩方法、评估指标和基准数据集。通过深入LLM压缩，我们强调了其挑战和机遇。随着LLM压缩的发展，人们明确呼吁研究专门针对LLM的高级方法，释放其在应用程序中的潜力。这项调查旨在成为一个有价值的参考，提供对当前形势的见解，并促进对这一关键主题的持续探索。