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一、什么是大模型剪枝？

通俗来讲，大模型剪枝就是识别并移除模型中“没用”或“用处极小”的部分，这些被移除的部分就是模型的“冗余成分”。

我们可以把大模型想象成一个精密的工厂，里面有无数条生产线（对应模型的层、神经元）和生产工具（对应模型的权重参数）。在实际运转中，有些生产线常年处于闲置状态，有些工具几乎没被使用过，这些闲置的生产线和工具就是冗余部分。剪枝就是关停这些闲置生产线、淘汰无用工具，让工厂在保留核心生产能力的同时，变得更小巧、运转更快。

从技术角度定义，剪枝是通过删除模型中对最终输出贡献度极低的权重、神经元、通道或层，降低模型参数量和计算量，同时最大限度维持模型任务性能的轻量化技术。

二、大模型剪枝的核心分类

剪枝的分类维度有很多，不同分类方式对应不同的剪枝思路和应用场景，我们从三个最核心的维度展开：

1. 按剪枝粒度划分：从细到粗的“减法”策略

剪枝粒度指的是剪枝操作的最小单位，粒度越细，剪枝的灵活性越高，但对硬件的要求也越高；粒度越粗，越容易被硬件适配，实际部署价值越大。

• 细粒度剪枝（权重级剪枝）
  这是最基础的剪枝方式，剪枝单位是单个权重参数。核心逻辑是：模型中很多权重的绝对值非常小，对最终的输出结果影响微乎其微，把这些权重置为0，就可以减少计算量。
  比如一个全连接层有1000×1000的权重矩阵，其中30%的权重绝对值小于一个极小的阈值，我们就可以把这30%的权重置0。此时模型变成稀疏矩阵，存储时可以只保存非零权重的位置和数值，节省存储空间。
  但这种剪枝的缺点很明显：稀疏矩阵的计算无法被通用硬件高效支持，很多时候理论上的计算量减少，在实际推理中并没有明显的提速效果。
• 粗粒度剪枝（结构级剪枝）
  为了解决细粒度剪枝的硬件适配问题，粗粒度剪枝应运而生，它的剪枝单位是模型的结构化组件，常见的有神经元级、通道级、层级剪枝。
  • 神经元级剪枝：直接删除神经网络中激活值长期处于低位的神经元，比如某个神经元在所有训练样本上的输出方差都接近0，说明它对特征提取没有贡献，可以直接移除。
  • 通道级剪枝：主要用于卷积神经网络，删除卷积层中贡献度低的通道。比如一个卷积层有64个输出通道，通过计算每个通道的重要性分数，剪掉排名靠后的20个通道，整个卷积层的计算量会随之成比例减少。
  • 层级剪枝：粒度最粗的剪枝方式，直接删除整个网络层。比如有些大模型的中间层存在功能重叠，移除某一层后，模型性能下降幅度很小，这种剪枝方式操作简单，效果立竿见影。

2. 按剪枝时机划分：训练中剪 vs 训练后剪

剪枝操作可以在模型训练的不同阶段进行，不同时机对应不同的技术路线。

• 训练后剪枝
  这是最容易落地的剪枝方式，流程是先训练一个完整的大模型，再对预训练模型进行剪枝。
  核心优势是操作简单，不需要修改模型的训练流程，只需要针对预训练模型设计剪枝规则即可。比如对GPT类模型的注意力权重进行剪枝，直接计算注意力权重的绝对值，剪掉占比30%的小权重，再进行简单的微调即可。
  缺点是剪枝后的模型性能损失相对较大，因为预训练模型的参数已经收敛，剪枝相当于破坏了原有的参数平衡。
• 训练中剪枝（联合剪枝）
  这种方式是把剪枝和模型训练结合在一起，边训练边剪枝。
  具体流程是：在模型训练的过程中，定期评估参数或结构的重要性，将冗余部分逐步移除，同时让模型在训练过程中适应这种结构变化。比如在训练时给权重添加稀疏性约束，让模型主动学习出更多接近0的权重，再动态剪枝。
  优势是剪枝后的模型性能损失极小，因为模型可以在剪枝过程中不断调整剩余参数，弥补被移除部分的功能。缺点是需要修改训练框架，调参难度更高，训练周期也会相应延长。

3. 按稀疏性结构划分：结构化 vs 非结构化剪枝

这个分类维度和剪枝粒度密切相关，核心区别在于剪枝后模型的结构是否规整。

• 非结构化剪枝
  剪枝后模型的稀疏性是随机分布的，没有固定规律。细粒度的权重级剪枝就是典型的非结构化剪枝，比如权重矩阵中被置0的元素随机分布在矩阵的各个位置。
  这种剪枝的优点是可以实现极高的稀疏度，比如剪掉90%的权重，模型性能依然可能保持稳定。但缺点是硬件加速难度大，通用的CPU、GPU对稀疏矩阵的计算优化有限，很难把理论上的计算量减少转化为实际的推理速度提升。
• 结构化剪枝
  剪枝后模型的稀疏性呈现出规整的结构，比如按通道、神经元或层来剪枝，剪完后的模型结构和原始模型结构一致，只是规模更小。
  这种剪枝的优点是完美适配通用硬件，剪枝后的模型可以直接在CPU、GPU上实现推理提速，是工业界最常用的剪枝方式。缺点是稀疏度上限相对较低，比如通道级剪枝通常只能剪掉30%-50%的通道，否则模型性能会大幅下降。

三、大模型剪枝的核心流程

无论采用哪种剪枝方式，其核心流程都可以分为三步：标记-剪枝-微调，这三步环环相扣，决定了剪枝的最终效果。

1. 标记：识别冗余部分

标记是剪枝的第一步，也是最关键的一步，核心是制定规则，找出模型中可以被移除的冗余部分。标记的关键是“重要性评估指标”，常用的指标有以下几种：

• 权重绝对值：这是最常用的指标，核心假设是：权重的绝对值越小，对模型输出的贡献度越低。比如我们可以设定一个阈值，把绝对值小于阈值的权重标记为冗余权重。
• 神经元激活值方差：对于神经元级剪枝，我们可以计算神经元在训练集上的激活值方差，方差越小，说明这个神经元的输出越稳定，对特征变化的敏感度越低，也就越冗余。
• 贡献度分数：通过计算参数或结构对模型损失函数的影响程度来评估重要性，比如用泰勒展开近似计算权重对损失的贡献，贡献度低的权重就被标记为冗余。

2. 剪枝：移除冗余部分

剪枝是把标记好的冗余部分从模型中移除的过程，操作方式根据剪枝粒度不同而有所区别：

• 对于非结构化的权重级剪枝，直接把标记的权重置为0即可，不需要改变模型的结构；
• 对于结构化的通道级或神经元级剪枝，需要直接删除对应的通道或神经元，同时调整后续层的参数维度，比如删除卷积层的一个通道，后续层的输入通道数也要相应减少。

剪枝过程中需要注意稀疏度的控制，稀疏度过低，模型瘦身效果不明显；稀疏度过高，模型性能会大幅下降。通常需要通过实验确定最优的稀疏度，比如从10%的稀疏度开始，逐步增加，直到模型性能下降到可接受的范围。

3. 微调：恢复模型性能

剪枝后，模型的参数平衡被打破，性能通常会出现一定程度的下降，微调就是通过少量的训练迭代，让剩余参数重新适应任务，恢复模型性能。
微调的核心是“温和更新”，不需要像从头训练模型一样设置高学习率，而是采用极小的学习率，只对剩余参数进行轻微调整。微调的数据集可以是训练集的子集，也可以是专门的验证集，微调的轮数也不需要太多，通常几轮到几十轮就能达到不错的效果。

四、剪枝的关键挑战与发展方向

虽然剪枝技术已经相对成熟，但依然面临着一些核心挑战：

1. 冗余度评估的准确性：目前没有一个绝对通用的重要性评估指标，同一个指标在不同任务、不同模型上的效果差异很大。比如权重绝对值指标在全连接层效果很好，但在注意力层可能效果不佳。
2. 性能与效率的平衡：剪枝的本质是在模型性能和推理效率之间做权衡，如何在实现大幅提速瘦身的同时，最大限度保持模型性能，是剪枝技术的核心难题。
3. 硬件与软件的协同：剪枝后的模型需要硬件的支持才能发挥出提速效果，如何设计和硬件特性匹配的剪枝策略，实现软硬件协同优化，是工业界的重要研究方向。

未来，大模型剪枝的发展方向会集中在三个方面：一是自适应剪枝，让模型根据不同的任务和硬件环境，自动调整剪枝策略；二是多技术融合，把剪枝和量化、蒸馏等其他轻量化技术结合，实现1+1>2的效果；三是面向特定架构的剪枝，针对Transformer等主流大模型架构，设计专门的剪枝算法，提升剪枝效率。

总结

大模型剪枝是一项“以小博大”的轻量化技术，它不依赖额外的数据和算力，只通过挖掘模型自身的冗余性，就能实现模型的瘦身和提速。从基础的权重级剪枝到结构化的通道级剪枝，从训练后剪枝到训练中剪枝，剪枝技术一直在朝着“更高效、更易用、更适配硬件”的方向发展。对于大模型的落地应用来说，剪枝不是可选技术，而是必选技术——只有通过剪枝，才能让千亿级参数的大模型，真正走进移动端、边缘端等广阔的应用场景。