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1.方法
1.1 基于特征的高维空间低秩分解
PCA已经是老朋友了，每次一说主成分都会出现PCA。这篇文章1利用预训练数据的子集作为校准数据集 D c a l = { x i } i = 1 n \mathcal{D}_{cal}=\{x_{i}\}_{i=1}^{n} Dcal={xi}i=1n，首先用校准数据集的样本协方差矩阵（SCM）估计整个特征空间分布的Y的协方差矩阵
C o v S ( Y ) = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( y i − y ˉ ) T ( y i − y ˉ ) (1) Cov_S(\boldsymbol{Y})=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(\boldsymbol{y}_i-\bar{\boldsymbol{y}})^T(\boldsymbol{y}_i-\bar{\boldsymbol{y}})\tag{1} CovS(Y)=n−11i=1∑n(yi−yˉ)T(yi−yˉ)(1)
式中 y i \boldsymbol{y}_i yi表示 x i \boldsymbol{x}_i xi的特征， y ˉ \bar{\boldsymbol{y}} yˉ是校准数据集的特征值平均值。但文章指出，计算高维的协方差矩阵并不简单，他们提出了合并协方差矩阵（PCM），把校准数据集分成 m m m组，对每一组分别计算协方差矩阵最后求平均得PCM
C o v P ( Y ) = 1 m ∑ k = 1 m C o v S ( Y k ) (2) Cov_P(\boldsymbol{Y})=\frac{1}{m}\sum_{k=1}^mCov_S(\boldsymbol{Y}_k)\tag{2} CovP(Y)=m1k=1∑mCovS(Yk)(2)
1.2 基于贝叶斯优化得低秩分配
对于每一层，甚至每一层的不同矩阵对低秩分解得敏感度不同，对于一个模型 f ( ⋅ ; θ ) f(\cdot;\theta) f(⋅;θ)，引入一组压缩率 λ = { λ i } i = 1 k \lambda=\{\lambda_{i}\}_{i=1}^{k} λ={λi}i=1k，引入一个任务模糊数据集D来评价压缩大模型 f ( ⋅ ; θ , λ ) f(\cdot;\boldsymbol{\theta},\lambda) f(⋅;θ,λ)的性能，例如预训练数据集的子集。因此目标函数表示为
min λ ∈ V H ( λ ) = E ( x , y ) ∼ D h ( f ( x ; θ , λ ) , y ) s . t . Σ λ ≤ ρ (3) \begin{aligned}\min_{\lambda\in\mathcal{V}}H(\boldsymbol{\lambda})&=\mathbb{E}_{(x,y)\sim\mathcal{D}}h(f(x;\boldsymbol{\theta},\boldsymbol{\lambda}),y)\\&s.t.\Sigma\boldsymbol{\lambda}\leq\rho\end{aligned}\tag{3} λ∈VminH(λ)=E(x,y)∼Dh(f(x;θ,λ),y)s.t.Σλ≤ρ(3)
式中， ρ \rho ρ是模型的整体压缩比， h ( ⋅ , ⋅ ) h(\cdot,\cdot) h(⋅,⋅)是评价指标，但事实上，评价指标和低秩分配都是非常耗时耗算力的，所以这篇论文提出样本高效贝叶斯优化（BO）来优化公式3。这里引入一个替代模型（例如高斯模型 N ( μ ( ⋅ ) , σ 2 ( ⋅ ) ) \mathcal{N}(\mu(\cdot),\sigma^2(\cdot)) N(μ(⋅),σ2(⋅))），BO通过替代模型来估计目标函数 H ( λ ) H(\boldsymbol{\lambda}) H(λ)，并且基于每一步的结果，更新后面一步的目标函数 H ( λ ) H(\boldsymbol{\lambda}) H(λ)。比如给出前t-1步 { λ 1 , ⋯ , λ t − 1 } \{\boldsymbol{\lambda}_{1},\cdots,\boldsymbol{\lambda}_{t-1}\} {λ1,⋯,λt−1}的目标函数值分别为 H t − 1 = [ H ( λ 1 ) , ⋯ , H ( λ t − 1 ) ] H_{t-1}=[H(\boldsymbol{\lambda}_{1}),\cdots,H(\boldsymbol{\lambda}_{t-1})] Ht−1=[H(λ1),⋯,H(λt−1)]，替代模型更新为 μ ( λ ) = k ( K + η 2 I ) − 1 H t − 1 σ 2 ( λ ) = k ( λ , λ ) − k T ( K + η 2 I ) − 1 k (4) \mu(\boldsymbol{\lambda})=\boldsymbol{k}(\boldsymbol{K}+\eta^{2}\boldsymbol{I})^{-1}H_{t-1}\\\sigma^{2}(\boldsymbol{\lambda})=k(\boldsymbol{\lambda},\boldsymbol{\lambda})-\boldsymbol{k}^{T}(\boldsymbol{K}+\eta^{2}\boldsymbol{I})^{-1}\boldsymbol{k}\tag{4} μ(λ)=k(K+η2I)−1Ht−1σ2(λ)=k(λ,λ)−kT(K+η2I)−1k(4)
式中 k ( ⋅ , ⋅ ) k(\cdot,\cdot) k(⋅,⋅)是一个核函数， ( k = k ( λ , λ i ) ) i ∈ [ t − 1 ] (\boldsymbol{k}=k(\boldsymbol{\lambda},\boldsymbol{\lambda}_{i}))_{i\in[t-1]} (k=k(λ,λi))i∈[t−1]， K = ( k ( λ i , λ j ) ) i , j ∈ [ t − 1 ] K = (k(\boldsymbol{\lambda}_{i},\boldsymbol{\lambda}_{j}))_{i,j\in[t-1]} K=(k(λi,λj))i,j∈[t−1]， η 2 I \eta^{2}I η2I是用来模拟噪声的白核函数，得到后验估计 H ( λ ) H(\boldsymbol{\lambda}) H(λ)（例如 H ( λ ) ∼ N ( μ ( λ ) , σ 2 ( λ ) ) H(\boldsymbol{\lambda})\sim{\mathcal{N}}(\mu(\boldsymbol{\lambda}),\sigma^{2}(\boldsymbol{\lambda})) H(λ)∼N(μ(λ),σ2(λ))）之后，BO通过采集函数确定下一次的比率分布，对于采集函数，可以用EI
α ( λ ) = E H ( λ ) [ max { 0 , H ′ − H ( λ ) } ] λ t = a r g m a x λ α ( λ ) , (5) \begin{aligned}\alpha(\boldsymbol{\lambda})&=\mathbb{E}_{H(\boldsymbol{\lambda})}\left[\max\left\{0,H'-H(\boldsymbol{\lambda})\right\}\right]\\\boldsymbol{\lambda}_{t}&=\mathop{\mathrm{argmax}}_{\boldsymbol{\lambda}}\alpha(\boldsymbol{\lambda}),\end{aligned}\tag{5} α(λ)λt=EH(λ)[max{0,H′−H(λ)}]=argmaxλα(λ),(5)
式中， H ′ = min i ∈ [ t − 1 ] H ( λ i ) H^{\prime}=\operatorname*{min}_{i\in[t-1]}H(\boldsymbol{\lambda}_{i}) H′=mini∈[t−1]H(λi)是指迄今为止观察到的最小值，然后BO选择了最好的EI的方向去搜索。在得到最优比 λ ∗ \lambda^{*} λ∗之后，可以确定分配 r i = ( 1 − λ i ) d 1 d 2 / ( d 1 + d 2 ) r_{i}=(1-\lambda_{i})d_{1}d_{2}/(d_{1}+d_{2}) ri=(1−λi)d1d2/(d1+d2)。
1.3 后训练
为了不使模型参数量反弹，文章使用压缩模型的子空间对模型微调。
Y = ( B A + Λ b B r ′ Λ d A r ′ ) X (6) Y=(BA+\Lambda_bB_{r'}\Lambda_dA_{r'})X\tag{6} Y=(BA+ΛbBr′ΛdAr′)X(6)
式中， B r ′ ∈ R d 2 × r ′ B_{r^{\prime}}\in\mathbb{R}^{d_2\times r^{\prime}} Br′∈Rd2×r′， A r ′ ∈ R r ′ × d 1 A_{r^{\prime}}\in\mathbb{R}^{r^{\prime}\times d_1} Ar′∈Rr′×d1是修正后的 B B B和 A A A矩阵， Λ b \boldsymbol{\Lambda}_{b} Λb和 Λ d \boldsymbol{\Lambda}_{d} Λd是对角阵。
基于贝叶斯优化的自适应低秩分解 ↩︎