百川智能推出ShortGPT，它用于简化大语言模型（LLMs），比如我们熟知的GPT系列。随着LLMs在各种任务上的表现越来越出色，它们的规模也变得越来越大，有的甚至包含了数十亿甚至数万亿个参数。但是，这篇研究发现，LLMs中的许多层其实是非常相似的，有些层在模型功能中的作用几乎可以忽略不计。
举个例子，假设我们有一个大型的语言模型，它有40层，但在实际应用中，我们发现其中的一些层并没有提供太多额外的价值。使用ShortGPT，我们可以基于BI分数删除这些层，最终可能只剩下30层，但模型的性能仍然接近原始的40层模型。这样，我们就可以在不牺牲太多性能的情况下，显著减少模型的复杂性和运行成本。
主要功能：
ShortGPT的主要功能是通过一种称为“层级重要性”（Block Influence, BI）的指标来衡量LLMs中每一层的重要性，并基于这个指标进行模型剪枝，即直接删除那些冗余的层。这样做可以显著减少模型的参数数量和计算需求，同时保持模型的性能。
主要特点：
- 简单高效： ShortGPT方法简单直接，不需要复杂的梯度信息或额外的微调过程。
- 性能保持： 即使在删除了相当一部分层之后，模型的性能也能保持在较高水平。
- 与量化方法兼容： ShortGPT可以与模型量化等其他压缩技术结合使用，进一步减少模型的部署开销。
工作原理： ShortGPT首先计算LLMs中每一层的BI分数，这个分数反映了层在模型中的影响力。然后，根据BI分数对层进行排序，并从重要性最低的层开始逐层删除。这个过程可以根据不同的需求调整删除的层数，以达到速度和性能之间的最佳平衡。
具体应用场景：
- 资源受限的环境： 在需要在资源受限的设备上部署LLMs的场景中，ShortGPT可以帮助减少模型大小，使其更容易部署。
- 提高模型效率： 在需要快速响应的应用中，如聊天机器人或语音助手，ShortGPT可以提高模型的推理速度。
- 模型压缩研究： 对于研究者来说，ShortGPT提供了一种新的视角来理解和优化LLMs的架构。
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