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关于llama稀疏性的观察
llama原始模型的FFN计算过程为：
\[f(x) = \text{silu}(xW_{Gate}) \odot xW_{UP} \times W_{Down} \]
python
class FeedForward(nn.Module):
def forward(self, x):
return self.w2(F.silu(self.w1(x)) * self.w3(x))| Model | Sparisty |
|---|---|
| Llama-2-7B | 40% |
| ReLULlama-7B | 67% |
| ShiftedReLULlama-7B | 71% |
论文统计首层transformer block FFN层的稀疏性质，原生FFN的稀疏性仅有40%，激活函数由silu替换为Relu后可以达到67%，而ShiftedReLU可进一步提高到71%。
从FFN层的计算上来看，表面上是Gate部分作为门控控制了计算的稀疏性，实际上Up、Gate共同控制了计算的稀疏性 ，所以很自然的就引出了drelu的方案
\[\text{Combined dReLU} (x) := max(0, xW_{gate} ) \odot max(0, xW_{up} ) \]
从训练过程上来看，替换以后收敛性没有影响，结果的评价指标上也没有太大影响。
下一步就是进一步评价下修改以后得稀疏度了。这里没有直接用两个mask的交集，而是按照topk的方法做了评测
\[\text{Mask}(x) := Top_k(|\text{Combined}(x)|) \]
\[ \text{Gated-MLP}(x) := (\text{Combined}(x) ∗ \text{Mask}(x))W_{down} \]
显然效果显著。不影响模型表现的情况下，稀疏到达到了80%，而牺牲一定精度的条件下可以到达90%
Sparsity of Sparsifi ed Models
