Model Hemorrhage and the Robustness Limits of Large Language Models

作者: Ziyang Ma, Zuchao Li, Lefei Zhang, Gui-Song Xia, Bo Du, Liangpei Zhang, Dacheng Tao

发布时间: 2025-04-03

来源: arxiv

研究方向: 大型语言模型（LLM）的鲁棒性和性能优化

主要内容

本文研究了大型语言模型在部署过程中由于参数调整和架构修改导致的性能下降现象，称为“模型出血”。通过分析不同操作和修改方式对模型性能的影响，提出了减轻这些问题的策略，旨在提高LLM在各种应用环境中的稳定性、可靠性和可扩展性。

1. 提出了“模型出血”的概念，用于系统性地研究LLM性能下降的原因和不同框架的鲁棒性。

2. 确定了导致模型出血的具体操作，如层扩展、压缩技术和解码调整。

3. 提出了减轻模型出血的潜在策略，包括优化模型架构和训练过程。

4. 对不同的压缩和优化方法进行了实验评估，以确定其性能影响。

5. 对解码策略和性能下降进行了分析，以改善LLM的解码效率和鲁棒性。

1. 结构化剪枝

2. 非结构化剪枝

3. 量化

4. 量化感知训练（QAT）

5. 解码策略评估

6. 层归一化结构分析

7. 混合专家模型（MoE）路由问题研究

8. 多模态数据影响分析

9. 基于实验的评估和比较

实验结果表明，不同压缩和优化方法对模型性能有显著影响。量化可以显著减少模型大小，但可能降低性能。解码策略的选择也会影响性能和速度。层归一化结构和MoE路由问题也会导致模型出血。通过实验评估，确定了不同方法的优缺点，为未来的研究和优化提供了参考。

未来研究可以集中在开发更有效的模型架构，以减少模型出血。此外，需要进一步研究如何通过数据增强和训练策略提高模型的鲁棒性。此外，建立全面的模型出血测试和评估框架，以更好地理解和评估LLM的鲁棒性，也是未来工作的一个重要方向。