近日，一項關于大語言模型壓縮技術的創(chuàng)新研究引起了業(yè)界關注。這項由香港大學的郭鵬昕和王怡濃、南方科技大學的李偉、中山大學的劉夢婷、廣明實驗室的李明以及杭州電子科技大學的鄭金凱共同完成的研究，由香港大學的曲良瓊教授擔任通訊作者，于2025年5月19日在arXiv（arXiv:2505.13547v1）上發(fā)表。研究團隊提出了一種名為FedPrLLM的聯(lián)邦修剪框架，為在隱私保護情境下壓縮大語言模型提供了全新解決方案。有興趣深入了解的讀者可以通過https://github.com/Pengxin-Guo/FedPrLLM訪問完整代碼。

在我們開始深入這項研究之前，讓我們先簡單了解一下背景。想象一下，你有一個超級聰明但體型巨大的助手，它能幫你完成各種任務，但卻因為太大而無法隨身攜帶。大語言模型（LLMs）就是這樣的"大塊頭"——雖然功能強大，但需要龐大的計算資源和存儲空間，這使得它們難以在普通設備上運行。為了解決這個問題，研究人員一直在尋找方法來"瘦身"這些模型，使它們保持聰明的同時，減少資源需求。

其中，模型修剪（pruning）是一種有效的"瘦身"方法，就像裁剪一棵過于茂盛的樹木一樣，移除那些不太重要的"枝葉"（即模型中的冗余參數(shù)），同時盡可能保持模型的整體性能。然而，傳統(tǒng)的修剪方法通常需要使用公開的校準數(shù)據(jù)來指導修剪過程，判斷哪些參數(shù)可以安全移除。這在醫(yī)療、金融等隱私敏感的領域帶來了挑戰(zhàn)，因為這些領域的數(shù)據(jù)往往不能公開共享。

聯(lián)邦學習（Federated Learning）提供了一種在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下進行協(xié)作訓練的方法。研究團隊創(chuàng)造性地將聯(lián)邦學習與大語言模型修剪結合，提出了FedPrLLM框架，使多個客戶端能夠在保護數(shù)據(jù)隱私的同時，共同參與修剪一個全局的大語言模型。

一、FedPrLLM框架的工作原理

想象一下，有多個醫(yī)院希望共同優(yōu)化一個醫(yī)療輔助診斷的大語言模型，但每家醫(yī)院的患者數(shù)據(jù)都是高度私密的，不能直接共享。使用FedPrLLM，每家醫(yī)院（客戶端）可以分別使用自己的私有數(shù)據(jù)計算一個"修剪掩碼矩陣"——這就像每家醫(yī)院各自做了一份"可以被裁剪的模型參數(shù)清單"。

關鍵的是，這些醫(yī)院只需要分享這個"清單"（掩碼矩陣），而不是原始的患者數(shù)據(jù)或模型參數(shù)。中央服務器收集所有醫(yī)院提供的"清單"，匯總起來形成一個"綜合清單"，并選擇那些被大多數(shù)醫(yī)院認為可以移除的參數(shù)（即選擇綜合清單中的前k個值）。然后，服務器使用這個最終的修剪掩碼矩陣來修剪全局模型。

這個過程確保了數(shù)據(jù)隱私，同時利用了所有參與者的知識來做出更好的修剪決策。然而，在實際實施這個框架時，研究團隊面臨了三個關鍵挑戰(zhàn)：

第一個挑戰(zhàn)是如何比較參數(shù)重要性。想象你在整理一個大衣柜，有三種方式可以決定哪些衣物要丟棄：你可以把所有衣物放在一起比較（層比較），或者在每個抽屜內單獨比較（行比較），或者對每種類型的衣物分別比較（列比較）。在FedPrLLM中，這對應著三種不同的參數(shù)比較方式，但哪種最有效呢？

第二個挑戰(zhàn)是關于是否要調整保留參數(shù)的權重。想象在投票決定保留哪些衣物時，有些衣物幾乎一致被認為應該保留，而有些則勉強過關。是否應該對那些"勉強過關"的衣物打個折扣，按照它們獲得支持的程度來調整它們的"重要性"？

第三個挑戰(zhàn)涉及修剪策略：一次性修剪還是迭代修剪？一次性修剪就像一次性整理完整個衣柜，而迭代修剪則是一層一層地整理。迭代方法可能更精確，但也會帶來更高的通信成本，尤其是對于有很多層的深度模型來說。

二、實驗設計與方法

為了回答上述三個關鍵問題，研究團隊設計了一系列全面的實驗，投入了數(shù)千小時的GPU計算資源。他們在六種開源大語言模型上進行了測試，包括LLaMA（7B/13B/30B）、LLaMA-2（7B/13B）和LLaMA-3（8B）。測試涵蓋了三種不同的稀疏率（即移除參數(shù)的比例，分別為50%、60%和70%），三種比較組，以及兩種修剪策略，并在三個常用數(shù)據(jù)集（WikiText2、C4和PTB）上評估了模型性能。

在實驗中，研究人員將每個客戶端配置為使用Wanda方法（一種基于權重大小與輸入激活相乘的修剪方法）來進行本地修剪并計算修剪掩碼矩陣。為了模擬聯(lián)邦學習環(huán)境，他們設置了64個客戶端，每個客戶端只有2個校準樣本。除了提出的FedPrLLM框架外，研究人員還實現(xiàn)了兩個基線方法進行比較：

1. 本地修剪（Local-only）：每個客戶端僅使用自己的私有數(shù)據(jù)修剪模型。 2. 中心化修剪（Centralized）：服務器使用所有校準數(shù)據(jù)修剪模型，這可以看作是聯(lián)邦設置下修剪性能的上限。

所有實驗都在NVIDIA L40S GPU上進行，性能評估主要基于模型在語言建模任務上的困惑度（perplexity）——這是評估語言模型質量的標準指標，數(shù)值越低表示模型性能越好。

三、關鍵發(fā)現(xiàn)與啟示

經(jīng)過大量實驗，研究團隊獲得了三個重要發(fā)現(xiàn)，這些發(fā)現(xiàn)不僅回答了他們最初提出的問題，也為實際應用提供了寶貴指導。

首先，關于參數(shù)比較方式，研究發(fā)現(xiàn)層比較是一種簡單而有效的方法。想象一下，無論你的朋友們用什么方法（按抽屜或按類型）來整理自己的衣柜，當你需要綜合他們的建議時，最簡單有效的方法就是將所有衣物放在一起比較。在實驗中，無論本地修剪方法使用何種比較組，層比較在FedPrLLM中始終表現(xiàn)良好。相比之下，當本地修剪方法與服務器使用的比較組不一致時，性能會顯著下降。

其次，對于是否應該按照客戶端的"支持度"來調整保留參數(shù)的權重，研究發(fā)現(xiàn)出乎意料的是，不縮放權重反而效果更好。這就像是雖然某些衣物只是勉強過關，但如果你降低它們的"地位"，反而會影響整個衣柜的協(xié)調性。研究人員推測，這可能是因為本地修剪后的模型性能本身就不夠好，使用聯(lián)邦平均（FedAvg）算法聚合這些修剪后的模型權重會導致次優(yōu)性能。

最后，關于修剪策略，研究顯示一次性修剪的性能與迭代修剪相當，但前者的通信成本要低得多。想象一下，如果整理衣柜的最終結果差不多，你肯定會選擇一次性完成而不是反復多次返工，尤其是當每次返工都需要咨詢所有朋友的意見時。對于深度的大語言模型來說，迭代修剪需要多輪通信，這在實際應用中可能會帶來很大的開銷。

此外，研究人員還進行了敏感性分析，研究了客戶端數(shù)量和校準樣本數(shù)量對聯(lián)邦修剪效果的影響。結果表明，無論客戶端數(shù)量如何變化（從2到64），或者校準樣本總數(shù)如何變化（從4到128），F(xiàn)edPrLLM都始終優(yōu)于本地修剪方法，顯示了該框架的魯棒性和實用性。

四、實際應用與未來展望

FedPrLLM框架的提出為隱私敏感領域的大語言模型部署開辟了新的可能性。想象一下，在醫(yī)療領域，多家醫(yī)院可以共同參與修剪一個專門的醫(yī)療大語言模型，而無需共享患者的敏感數(shù)據(jù)。在金融領域，不同的金融機構可以協(xié)作優(yōu)化一個金融咨詢大語言模型，同時保護各自客戶的隱私數(shù)據(jù)。

基于研究結果，作者為實際應用提出了以下建議：使用一次性修剪搭配層比較，并且不對保留參數(shù)進行權重縮放。這種策略不僅簡單直觀，而且能夠在保護數(shù)據(jù)隱私的同時取得接近中心化修剪的性能。

未來的研究方向可能包括探索更復雜的聯(lián)邦修剪算法，考慮客戶端數(shù)據(jù)異質性的影響，以及將FedPrLLM與其他模型壓縮技術（如量化、知識蒸餾等）結合使用的可能性。

總的來說，F(xiàn)edPrLLM為解決大語言模型在隱私敏感領域的部署挑戰(zhàn)提供了一種可行的解決方案。隨著大語言模型應用范圍的不斷擴大，這種能夠在保護數(shù)據(jù)隱私的同時實現(xiàn)模型壓縮的方法將變得越來越重要。