摘要#

论文简介#

《SEVEN- Pruning Transformer Model by Reserving Sentinels》（SEVEN：通过保留Sentinels修剪Transformer模型）是一篇关注于Transformer模型压缩的研究论文。Transformer模型虽然在各种任务上表现出色，但其庞大的参数规模限制了在移动设备上的应用。常见的修剪方法通常倾向于保留梯度噪声较大的权重，这会使修剪后的模型对稀疏度和数据集敏感，表现不佳。为了改进这一点，本文提出了一种名为SEVEN的新方法，特别偏好那些始终保持高敏感性的权重（即梯度噪声小的权重），并倾向于保留这些权重。

SEVEN方法基于一种名为符号下降（Symbolic Descent, SD）的梯度处理技术。通过SD的累积过程描述Transformer模型（TM）上的噪声批量梯度序列，动态地评估权重的重要性分数。

我们先从论文本身介绍去了解它所使用的技术是如何实现的，然后再进一步去根据代码一步步去复现它的操作。

SEVEN方法的两种形式：#

SEVENpre：是在训练前应用的预修剪方法。
SEVENdyn：是在训练过程中逐渐进行的动态修剪方法。

SEVEN在各种自然语言处理、问答任务和图像分类领域的Transformer模型上进行了广泛的实验，证明了其在多个修剪场景和不同稀疏度水平上的有效性。此外，SEVEN在多种微调策略下也表现出了稳健的性能。

方法论与基本原理#

SEVEN方法主要关注于如何通过管理梯度噪声来优化Transformer模型的剪枝过程。模型训练中的梯度噪声是由小批量数据的随机性引入的，这可以帮助模型探索更广的参数空间，但也可能引起梯度的不稳定。SEVEN通过区分两种类型的权重来应对这一挑战：

权重分类#

临时哨兵权重（Temporary Sentinel Weights, TSW）#

定义：这些权重的梯度值很高，但是包含大量的噪声。

哨兵权重（Sentinel Weights, SW）#

定义：这些权重在多个训练周期中展示出稳定的梯度，且梯度噪声较低。

剪枝方法#

SEVEN提出了两种剪枝策略，分别针对训练前和训练中的不同需求，接下来我们根据论文来介绍这两个最重要的两个算法

SEVENpre（预剪枝方法）#

目标：在训练开始前根据权重的潜在重要性进行剪枝。
实现：使用权重的初始梯度信息来预测其对最终模型性能的影响。具体来说，选择那些具有最小梯度噪声和合适梯度大小的权重。
步骤：
- 计算每个权重的梯度和梯度的统计特性（如均值和方差）。
- 剪枝那些具有高梯度方差（噪声大）且梯度大小不是特别突出的权重。

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Algorithm 1: SEVENpre 详细介绍#

输入需求:#

预训练模型 ( $\theta_0$ )：已经训练过的初始模型参数。
训练数据 ( $D$ )：用于评估和进一步训练模型的数据集。
稀疏度 ( $s$ )：期望的模型稀疏程度，即最终模型中应被置为零的权重比例。
总迭代次数 ( $T$ )：算法的总运行轮数。
剪枝步骤 ( $K$ )：在这些初期步骤中进行权重剪枝。

算法步骤:#

迭代循环：从 1 到 ( $T$ )，对每一轮迭代执行以下步骤。
剪枝判断：如果当前迭代次数 ( $t$ ) 小于或等于剪枝步骤 ( $K$ )，则执行剪枝相关的操作。
更新累积梯度统计：更新 ( $\bar{g}_t$ ) 和 ( $\bar{g}^2_t$ )。
计算得分 ( $S(\theta_t)$ )：根据公式 15 计算每个权重的重要性得分。
计算当前步骤的剪枝率 ( $P$ )：这是基于预设的稀疏度 ( $s$ ) 和当前迭代步骤的函数。
计算得分的百分位数 ( $\tau$ )：从所有权重的得分 ( $S(\theta_t)$ ) 中计算得出阈值 ( $\tau$ )。
生成掩码 ( $M$ )：对于所有权重，如果其得分低于 ( $\tau$ )，则在掩码 ( $M$ ) 中对应位置标记为 0，否则标记为 1。
应用掩码：使用掩码 ( $M$ ) 来更新模型，即 ( $\theta_t \odot M$ )，这一步实际上是将部分权重置零，完成剪枝。
结束剪枝判断：如果当前迭代次数超过剪枝步骤 ( $K$ )，不再进行剪枝。
更新模型：无论是否进行剪枝，都需要根据损失函数通过梯度下降更新模型权重，即 ( $\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla_{\theta_t} L(\theta_t)$ )。
重复迭代：直到完成所有迭代。
返回模型：返回经过剪枝和训练的模型权重 ( $\theta \odot M$ )。

SEVENdyn（动态剪枝方法）#

目标：在模型训练过程中动态调整剪枝策略，以适应权重在训练过程中的变化。
实现：基于权重在训练过程中的行为动态调整剪枝决策。这涉及到监测权重的梯度变化，并根据其稳定性做出剪枝决策。
步骤：
- 在每个训练周期计算权重的梯度和相关统计量。
- 动态调整权重的保留或移除，特别关注那些表现出稳定梯度表现的权重。

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Algorithm 2: SEVENdyn 详细介绍#

输入需求:#

预训练模型 ( $\theta_0$ )：已经训练过的模型初始参数。
训练数据 ( $D$ )：用于评估和进一步训练模型的数据集。
稀疏度 ( $s$ )：目标稀疏度，表示模型中应被置为零的权重比例。
剪枝步骤 ( $K$ )：从开始剪枝的那一刻起进行剪枝的总迭代次数。
总迭代次数 ( $T$ )：算法的总运行轮数。
剪枝开始迭代 ( $ti$ )：开始执行剪枝操作的迭代次数。

算法步骤:#

迭代循环：从 1 到 ( $T$ )，对每一轮迭代执行以下步骤。
判断是否执行剪枝：如果当前迭代次数 ( $t$ ) 在剪枝开始时间 ( $ti$ ) 之后并且在剪枝结束时间 ( $ti + K$ ) 之前，则执行剪枝相关操作。
更新累积梯度统计：更新 ( $\bar{g}_t$ ) 和 ( $\bar{g}^2_t$ )。
计算得分 ( $S(\theta_t)$ )：根据公式 15 计算每个权重的得分。
计算当前步骤的剪枝率 ( $P$ )：使用公式 ( $s - s \times \left(1 - \frac{t - ti}{K}\right)^3$ ) 来确定这一步的剪枝率。
计算得分的百分位数 ( $\tau$ )：根据剪枝率 ( $P$ )，计算所有权重得分 ( $S(\theta_t)$ ) 的 ( $P$ ) 百分位数作为阈值 ( $\tau$ )。
生成掩码 ( $M$ )：创建一个掩码 ( $M$ )，其中权重得分小于 ( $\tau$ ) 的对应为 0，其余为 1。
应用掩码并更新模型：使用掩码 ( $M$ ) 来更新模型，即 ( $\theta_{t+1} \odot M$ )，实际上是将部分权重置零，同时保留其他权重以进行下一轮训练。
继续迭代直至结束：如果当前迭代次数超出剪枝步骤范围，不再进行剪枝。
更新模型：无论是否进行剪枝，都根据损失函数通过梯度下降更新模型权重，即 ( $\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla_{\theta_t} L(\theta_t)$ )。
迭代完成：重复上述步骤直到完成所有 ( $T$ ) 次迭代。
返回模型：返回经过可能的剪枝和训练后的模型权重 ( $\theta \odot M$ )。

实验设计与结果#

模型选择#

为了测试SEVEN方法的有效性，实验采用了包括BERT和CLIP等流行的预训练Transformer模型。

数据集#

实验涉及多个任务和数据集，包括：

图像分类任务：CIFAR10/100, ImageNet
自然语言处理任务：GLUE基准测试和SQuAD问答任务

剪枝方法比较#

SEVEN与其他几种剪枝方法进行了比较，包括：

随机剪枝
梯度基剪枝（如SNIP, GraSP）
学习型剪枝（如Lottery Ticket Hypothesis）

性能评估指标#

实验主要关注以下指标：

模型准确性
模型大小
计算效率

实验结果#

模型性能#

SEVEN在多个数据集和任务中表现优异，即使在高剪枝率下也能保持甚至提高模型的准确性。

与其他方法的比较#

在大多数情况下，SEVEN超越了基于梯度的剪枝方法和随机剪枝，尤其是在处理复杂的Transformer模型时更为有效。

不同任务的表现#

无论是在图像分类还是在自然语言处理任务中，SEVEN都显示出强大的性能和鲁棒性。

结论与灵感来源#

SEVEN通过一种创新的剪枝策略，有效地管理了Transformer模型中的梯度噪声，并优化了模型剪枝过程。其灵感主要来源于对现有剪枝方法的局限性的观察，特别是在处理Transformer模型时，传统梯度基方法往往无法充分考虑梯度噪声的影响。

实现步骤#

问题识别：通过分析现有剪枝方法，识别出在Transformer模型中梯度噪声管理的问题。
理论提出：基于对梯度噪声和模型权重重要性的深入理解，提出了将哨兵权重（SW）和临时哨兵权重（TSW）的概念用于剪枝决策。
方法开发：
- SEVENpre：应对训练前的剪枝需求，使用初始梯度信息预测权重的潜在重要性。
- SEVENdyn：应对训练中的剪枝需求，基于权重的行为动态调整剪枝决策。
广泛测试：在多个数据集和任务上进行广泛测试，验证方法的有效性和通用性。
结果分析与优化：根据实验结果进一步调整和优化剪枝策略。