腾讯混元大模型的模型压缩技术有哪些？

AI播报员9621个月前

---### 知识蒸馏：让大模型“带徒弟”
腾讯混元大模型通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）实现轻量化，核心逻辑是将复杂模型（教师模型）的预测能力迁移到更精简的模型（学生模型），实际操作中，教师模型对输入数据生成软标签（包含概率分布的输出），学生模型通过模仿这些软标签而非原始标签进行训练，在自然语言处理任务中，教师模型输出的词向量概率分布会被学生模型学习，使其在保留90%以上性能的前提下，参数量可压缩至原模型的1/5。
典型应用场景：需要快速响应且资源受限的端侧设备（如手机APP中的实时语义理解）。
技术局限：若教师模型本身存在偏差，学生模型可能继承缺陷；训练成本仍高于直接部署微型模型。

量化压缩：精度与效率的博弈

混元采用混合精度量化技术，将模型权重从32位浮点数（FP32）压缩至8位整数（INT8）甚至4位（INT4），关键技术包括：

动态范围量化：根据不同层的敏感度调整量化区间
量化感知训练：在训练阶段引入伪量化算子，提升压缩后模型稳定性
实测表明，INT8量化可使模型体积减少75%，推理速度提升3倍，而精度损失控制在2%以内。
优化策略：对注意力机制中的Query/Key矩阵使用更高精度保留细节，而对Value矩阵实施激进压缩。
适用边界：不适合对数值精度极度敏感的数学推导类任务。

结构化剪枝：定向削减冗余参数

混元的剪枝技术聚焦于结构化剪枝（Structured Pruning），直接移除整个神经元或注意力头，具体流程：

腾讯混元大模型的模型压缩技术有哪些？

通过梯度分析识别各层贡献度
使用LASSO回归自动判定剪枝比例
对残差连接等关键结构设置保护阈值
在百亿参数规模的模型中，该方法可安全去除30%-40%参数，内存占用降低37%，同时维持下游任务指标波动不超过基准值的1.5%。
创新点：开发了基于Hessian矩阵的敏感度评估工具，可预测剪枝对损失函数的影响幅度。
注意事项：需配合微调阶段补偿性能损失,建议保留原始模型权重快照。

参数共享：多任务协同增效

混元在以下层面实施参数共享策略：

跨头共享：多头注意力机制中复用部分投影矩阵
层级捆绑：相邻Transformer层的部分参数绑定
任务适配器：冻结主干网络，通过轻量级适配器扩展多任务能力
实验数据显示，共享50%的注意力参数可使模型体积缩小22%，且在机器翻译、文本摘要等任务上的综合效能提升18%。
特殊设计：引入可学习门控机制，动态调节共享强度,避免任务冲突。

架构优化：从底层重构模型

混元团队通过三阶段重构基础架构：

模块替代：用更高效的GLA（Gated Linear Attention）替代标准注意力
维度重分配：调整隐藏层维度分布（例如首尾层较窄，中间层较宽）
稀疏化设计：在FFN层引入专家混合（MoE）架构
重构后的模型在同等算力下吞吐量提升2.3倍，特别在长文本处理场景（如法律文档解析）表现出更优的显存利用率。
工程实践：采用分阶段渐进式优化，每次架构改动均通过A/B测试验证有效性。