人工智能的發(fā)展正面臨著一個有趣的悖論：模型越強大，消耗的計算資源就越多。就像一輛超級跑車雖然性能卓越但油耗驚人，大型AI模型也有類似的"能源危機"。為了解決這個問題，來自ISTA（奧地利科學技術研究所）和Red Hat AI的研究團隊，包括Andrei Panferov、Alexandra Volkova、Ionut-Vlad Modoranu、Vage Egiazarian、Mher Safaryan和Dan Alistarh，在最新研究論文《Unified Scaling Laws for Compressed Representations》中提出了一種全新的視角，幫助我們理解如何在保持模型性能的同時，大幅降低其資源消耗。這篇論文發(fā)表于2025年6月的arXiv預印本平臺（arXiv:2506.01863v1）。

想象一下，如果我們可以將一本厚重的百科全書壓縮成一本輕便的口袋書，同時不丟失任何重要信息，那該有多好？這正是AI模型壓縮要實現(xiàn)的目標。過去幾年，研究人員發(fā)現(xiàn)了一些有趣的規(guī)律，稱為"縮放定律"（scaling laws），這些定律告訴我們：模型的性能如何隨著模型大小、計算量和數據量的增長而變化。就像物理學中的重力定律幫助我們預測物體下落的速度，縮放定律幫助我們預測增加模型參數數量會如何提升模型表現(xiàn)。

與此同時，為了降低AI的計算成本，研究人員開發(fā)了各種模型壓縮技術，比如稀疏化（刪除不重要的連接）和量化（用更少的比特表示數字）。這就像是將高清照片轉換為占用更少空間的壓縮格式，但關鍵問題是：這種壓縮會如何影響模型的性能？更重要的是，我們能否找到一個統(tǒng)一的公式，預測不同壓縮方法下模型的表現(xiàn)？

這正是本研究的核心貢獻。研究團隊不僅提出了一個適用于各種壓縮方式的統(tǒng)一縮放定律，更關鍵的是，他們發(fā)現(xiàn)了一個被稱為"表示容量"的簡單度量標準，它基于表示法對隨機高斯數據的擬合能力，能夠準確預測不同壓縮表示的參數效率。這就像是發(fā)現(xiàn)了評價各種壓縮算法的通用標尺，無論是稀疏化、量化，還是兩者的結合，都可以用這個標尺來衡量和比較。

讓我們一起深入探索這項突破性研究的細節(jié)，看看它如何改變我們對AI模型壓縮的理解，以及它對未來AI技術發(fā)展的深遠影響。

一、縮放定律與壓縮表示：一個統(tǒng)一的視角

在深入研究統(tǒng)一縮放定律之前，我們需要先了解這項研究的背景。近年來，人工智能領域出現(xiàn)了兩個平行發(fā)展的重要方向：一方面，研究人員發(fā)現(xiàn)了所謂的"縮放定律"，它們能夠預測模型性能如何隨著模型大小、計算量和數據量的增加而提升；另一方面，為了應對AI系統(tǒng)日益增長的計算需求，模型壓縮技術（如稀疏化和量化）變得越來越重要。

想象你正在建造一座大樓?？s放定律就像是告訴你：增加多少建材（參數）和工人（計算能力），就能蓋多高的樓（模型性能）。而模型壓縮則像是尋找更輕但同樣堅固的建材，以便用更少的資源蓋出同樣高的樓。

ISTA和Red Hat AI的研究團隊提出的核心問題是：我們能否找到一個統(tǒng)一的框架，將這兩個方向結合起來，準確預測在各種壓縮表示下訓練的模型性能？

他們通過大量實驗，確定了一個具有以下形式的統(tǒng)一縮放定律：

Loss(N, D) ~ A · (N · ρ(R))^(-α) + B · D^(-β) + E

在這個公式中： - N是模型參數的數量 - D是數據集的大小 - E是不可消除的誤差 - A、B、α和β是常數 - ρ是表示R的參數函數，被稱為"表示容量"

這個公式看起來可能有些復雜，但我們可以用一個簡單的例子來理解它。想象你正在烤一個蛋糕： - N就像是你使用的面粉量 - ρ(R)是面粉的質量（純度） - D是你練習烤蛋糕的次數 - Loss是最終蛋糕的美味程度（反向關系，Loss越低，蛋糕越好吃）

關鍵發(fā)現(xiàn)是，無論你使用什么類型的面粉（不同的壓縮表示），只要知道面粉的質量ρ(R)，你就能預測出蛋糕的美味程度。更重要的是，研究團隊發(fā)現(xiàn)，即使對于非常復雜的表示（例如，3比特量化，組大小為32，并有1%的異常值以全精度保存），參數函數ρ仍然可以準確預測模型性能。

這意味著，對于任何壓縮表示，都存在一個"等效的密集參數數量" N' = N · ρ(R)，它會產生與原始模型相同的訓練損失。表示容量ρ(R)自然地落在(0, 1]區(qū)間內，壓縮的關鍵目標是在模型精度與表示的大小和計算成本之間取得最佳平衡。

二、表示容量：壓縮表示的內在屬性

研究團隊的另一個重要發(fā)現(xiàn)是，表示容量ρ(R)實際上是表示法R的一個內在屬性，與用于獲取縮放定律的模型和任務無關，但可以與標準信息論度量相關聯(lián)。

簡單來說，表示容量與表示法擬合隨機高斯數據的能力緊密相關，可以通過最小均方誤差(MSE)來衡量。具體而言，ρ(R)是表示R在擬合隨機高斯數據時的MSE的簡單參數函數：

ρ(R) = ~ρ(MSE(R))

這就像是在說，無論你用什么類型的面粉（壓縮表示），只要知道它在標準烘焙測試中的表現(xiàn)（擬合隨機高斯數據的能力），你就能預測它在實際烤蛋糕（訓練AI模型）中的效果。

研究團隊驗證了這一發(fā)現(xiàn)適用于各種壓縮表示，包括量化、稀疏、量化-稀疏結合，甚至是向量量化表示。這提供了一個簡單的度量標準，可以"排名"實現(xiàn)相同表示的不同格式。此外，這也使得我們能夠確定特定比特寬度下的"最優(yōu)"容量，這由給定支持的高斯擬合的理論界限給出，可以通過蒙特卡洛算法輕松估計。

為了進一步證明這種關系，研究人員在定理1中為Adam優(yōu)化的壓縮模型提供了非平凡的理論證明：他們將Adam在壓縮表示上的收斂與參數數量N和優(yōu)化過程中壓縮的平均均方根誤差的乘積聯(lián)系起來，這與他們的容量概念相連接。

第二個重要發(fā)現(xiàn)是，除了病態(tài)情況外，容量在組合表示中可以分解：具體來說，4比特和2:4稀疏模型的容量是4比特密集模型的容量與2:4稀疏但未量化模型的容量的乘積。這種分解允許我們基于簡單的表示來評估復雜表示的容量，同時也適用于壓縮不同的模型表示，例如權重和激活都被壓縮的情況。

三、容量度量的實際應用

表示容量的分析度量也有非常實際的應用。首先，能夠將預測參數ρ與底層表示的內在屬性聯(lián)系起來，使我們能夠分析預測不同壓縮數值格式的表示能力。

通過這種方式，研究人員可以準確比較和預測各種格式（如浮點數、整數、稀疏-量化格式）在不同壓縮預算下的效果。例如，通過容量分析，可以確定在特定條件下，INT4（4位整數）與FP4（4位浮點數）哪個格式更有效，或者組合使用稀疏化和量化是否比單獨使用其中一種方法更有優(yōu)勢。

其次，這個框架啟發(fā)了一種改進的稀疏訓練方法，研究團隊證明這種方法在某些稀疏度下能顯著提高容量（在某些稀疏度下提高超過20%）。這種名為RMSE-Banded Backward Masking (RBBM)的方法，根據參數的均方根值設置一個帶狀區(qū)域，在這個區(qū)域內的參數不接收梯度，而區(qū)域外的參數則可以接收梯度。通過這種方式，RBBM可以在相同的參數數量下實現(xiàn)更高的表示容量。

總的來說，這些結果提供了一個全新的視角來看待壓縮模型的縮放特性，基于訓練所執(zhí)行的表示的內在屬性。研究團隊相信，容量感知縮放有潛力成為下一代高效基礎模型的實用設計原則。

四、實驗驗證與方法論

為了驗證他們的理論，研究團隊進行了廣泛的實驗。他們預訓練了遵循Llama架構的僅解碼器Transformer模型，參數規(guī)模從3000萬到2億不等。這些模型在C4數據集上訓練，使用Llama-2分詞器。為確保在數據豐富的環(huán)境中操作，他們使用了每個模型參數100個訓練token，并在512個token的固定長度上下文窗口上訓練。

研究人員使用AdamW優(yōu)化器，其中有0.1比例的預熱周期和余弦調度器。他們的實驗設置與之前的相關研究非常相似。

對于量化，他們采用了標準的量化感知訓練(QAT)方法，結合各種級別的非結構化權重稀疏性。量化使用每層均勻量化器，具有靜態(tài)縮放因子和梯度掩碼。量化水平從1位到8位精度不等。他們考慮了僅量化權重、僅量化激活或同時量化兩者的配置。

對于稀疏性，他們應用了基于幅度的非結構化剪枝，通過在每一層基礎上進行top-k閾值處理。稀疏掩碼在每個優(yōu)化步驟中動態(tài)重新計算。

對于向量量化(VQ)，他們使用QuEST標量量化并應用于2維和4維HIGGS網格。為了限制異常值，他們使用了信任估計方法，該方法會將位于特定半徑超球體之外的任何點的梯度置零。

通過這些實驗，研究團隊證實了他們提出的統(tǒng)一縮放定律在各種壓縮場景中的適用性，并驗證了表示容量與高斯MSE之間的緊密關系。

五、研究發(fā)現(xiàn)與實際意義

通過大量實驗和理論分析，這項研究得出了幾個重要發(fā)現(xiàn)，它們對AI模型壓縮領域具有深遠的實際意義。

首先，研究團隊提出并驗證了一個適用于多種壓縮表示的統(tǒng)一縮放定律。與之前專注于單一表示（如稀疏或量化）的研究不同，這個統(tǒng)一定律能夠準確預測各種壓縮表示的模型性能，包括混合表示（如稀疏-量化權重）和復合壓縮（如稀疏權重和激活）。

其次，他們發(fā)現(xiàn)表示容量ρ(R)是表示法R的一個內在屬性，與用于獲取縮放定律的模型和任務無關。更重要的是，這個容量可以通過表示法擬合隨機高斯數據的能力（用最小均方誤差衡量）來準確預測。這一發(fā)現(xiàn)為比較不同壓縮格式提供了一個簡單而有效的方法。

第三，研究表明容量在組合表示中通常是可分解的。這意味著，例如，同時使用4位量化和2:4稀疏（在每4個參數中保留2個）的模型的容量，可以通過4位密集模型的容量乘以2:4稀疏但未量化模型的容量來計算。這種可分解性大大簡化了評估復雜壓縮策略的過程。

第四，研究提出了一種改進的稀疏訓練方法——RMSE-Banded Backward Masking (RBBM)，能夠在相同的參數數量下顯著提高表示容量。

這些發(fā)現(xiàn)的實際意義非常重大。表示容量提供了一個統(tǒng)一的框架來評估和比較不同的壓縮策略，而無需進行耗時的實驗。這使得研究人員和工程師能夠快速確定哪種壓縮方法最適合他們的特定需求，無論是最大化模型性能、最小化計算成本，還是在兩者之間找到最佳平衡。

此外，由于容量是可分解的，可以預測組合多種壓縮技術的效果，從而為設計更高效的AI系統(tǒng)提供指導。例如，研究人員可以確定在何種情況下，結合使用稀疏化和量化比單獨使用其中一種方法更有優(yōu)勢。

最后，RBBM等新方法的開發(fā)表明，理解表示容量的基本原理可以導致更有效的模型壓縮技術，從而進一步推動AI系統(tǒng)的效率和可擴展性。

六、局限性與未來展望

盡管這項研究取得了顯著的進展，但研究團隊也坦率地指出了一些局限性。首先，與該領域的先前工作一致，他們的實驗僅限于僅解碼器的Llama風格架構，這些架構在C4數據集上訓練，處于數據豐富的環(huán)境中（每個參數100個token）。未來的研究需要將這些發(fā)現(xiàn)擴展到更大規(guī)模的模型和更多樣化的架構。

其次，對于超低精度（例如2位或三值格式）和向量量化碼書少于8個條目的情況，該定律可能需要特定的擬合，這表明可能需要考慮二階效應。這就像是說，當我們將面粉減少到極低的量時，烤蛋糕的規(guī)則可能會發(fā)生變化，需要特別的調整。

第三，雖然他們的理論證據使用了標準假設，但它可以擴展到更復雜的表示類型。這為未來的理論工作提供了方向，可以進一步深化我們對壓縮表示如何影響模型性能的理解。

展望未來，這項研究為AI模型壓縮開辟了幾個有前途的方向。首先，統(tǒng)一縮放定律可以擴展到更多種類的壓縮技術和模型架構，為更廣泛的AI系統(tǒng)提供指導。其次，表示容量的概念可以進一步發(fā)展，考慮更多因素，如訓練穩(wěn)定性和泛化能力。

此外，RBBM等基于容量的訓練方法可以進一步優(yōu)化和擴展，潛在地產生更高效的模型壓縮技術。最后，容量感知縮放可能成為設計下一代高效基礎模型的關鍵原則，幫助研究人員和工程師在模型性能和計算效率之間取得最佳平衡。

總的來說，這項研究不僅提供了理解模型壓縮的新視角，還提出了實用的工具和方法，可以直接應用于AI系統(tǒng)的設計和優(yōu)化。隨著AI技術繼續(xù)快速發(fā)展，這種容量感知的方法可能成為確保AI系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的關鍵。

七、結論與思考

當我們回顧這項來自ISTA和Red Hat AI的突破性研究，可以看到它如何巧妙地將兩個看似獨立的研究方向——縮放定律和模型壓縮——融合為一個統(tǒng)一的框架。通過引入"表示容量"這一概念，研究團隊提供了一種簡單而強大的方法來預測和比較不同壓縮表示下模型的性能。

歸根結底，這項研究的核心發(fā)現(xiàn)是：無論使用什么壓縮方法（稀疏化、量化或兩者的結合），只要知道表示法擬合隨機高斯數據的能力（表示容量），就能準確預測模型的性能。這就像是發(fā)現(xiàn)了一個通用的測量標尺，可以用來衡量和比較各種壓縮算法的效果。

更令人興奮的是，研究團隊不僅提出了理論框架，還展示了它的實際應用。通過分析不同數值格式的表示容量，他們能夠準確比較和預測各種格式在不同壓縮預算下的效果。他們還開發(fā)了一種改進的稀疏訓練方法（RBBM），能夠在相同的參數數量下顯著提高表示容量。

對于AI領域的研究人員和工程師來說，這項研究提供了寶貴的指導。它不僅幫助我們理解不同壓縮方法如何影響模型性能，還為設計更高效的AI系統(tǒng)提供了實用工具。在計算資源日益成為AI發(fā)展瓶頸的今天，這種能夠在保持模型性能的同時大幅降低計算成本的方法，無疑具有重要的實際意義。

對于普通人來說，這項研究的意義可能不那么直接，但其長期影響可能會深遠。隨著AI技術繼續(xù)滲透到我們的日常生活中，更高效的AI系統(tǒng)意味著更便宜、更快速、更節(jié)能的AI應用，從智能手機上的語音助手到自動駕駛汽車，都可能因此受益。

當然，這項研究也引發(fā)了一些有趣的問題：隨著我們不斷壓縮模型，是否存在一個理論上的極限，超過這個極限，進一步壓縮就會導致模型性能的顯著下降？不同類型的AI任務是否需要不同的壓縮策略？這些問題為未來的研究提供了方向。

最后，這項研究提醒我們，在AI技術日新月異的今天，有時最重要的進步不是來自于建造更大的模型，而是來自于更深入地理解我們已有的工具，并找到更智能、更高效的使用方法。就像愛因斯坦曾經說過的："科學的最高境界是簡化。"這項研究正是將復雜的問題簡化為一個優(yōu)雅的統(tǒng)一框架，為AI的可持續(xù)發(fā)展提供了新的路徑。

對于有興趣深入了解這項研究的讀者，可以通過arXiv:2506.01863v1訪問完整的論文。無論你是AI領域的專業(yè)人士，還是對技術發(fā)展感興趣的普通讀者，這項研究都提供了關于AI未來發(fā)展的寶貴見解。