本文主要是介绍ICLR 2024｜ReLU激活函数的反击，稀疏性仍然是提升LLM效率的利器，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
论文题目： ReLU Strikes Back: Exploiting Activation Sparsity in Large Language Models
论文链接： https://arxiv.org/abs/2310.04564
参数规模超过十亿（1B）的大型语言模型（LLM）已经彻底改变了现阶段人工智能领域的研究风向。越来越多的工业和学术研究者开始研究LLM领域中的难题，例如如何降低LLM在推理过程中的计算需求。
本文介绍一篇苹果发表在人工智能顶会ICLR 2024上的文章，本文针对LLM中激活函数对LLM推理效率的影响展开了研究，目前LLM社区中通常使用GELU和SiLU来作为替代激活函数，它们在某些情况下可以提高LLM的预测准确率。但从节省模型计算量的角度考虑，本文作者认为，经典的ReLU函数对模型收敛和性能的影响可以忽略不计，同时可以显着减少计算和权重IO量。因此作者主张在LLM社区重新评估ReLU的地位（尽可能多的使用ReLU）。
此外，作者还探索了一种基于ReLU的LLM稀疏模式，该模式可以对已激活的神经元进行重新利用来生成出新的高效token。综合这些发现和设计，本文实现了基于ReLU的高效LLM计算方案，相比其他激活函数，将LLM的推理计算量大幅减少三倍。
01. 引言
为了提高LLM的推理效率，研究者们提出了包括量化、推测解码、剪枝和权重稀疏化等多种加速手段。通过引入激活函数的稀疏性可以在LLM的精度和计算量之间实现非常可观的效率平衡，尤其是在GPU等现代硬件上。在传统神经网络中经常使用的ReLU激活函数被认为可以有效诱导模型进行稀疏激活，来提高网络的推理效率。本文作者对OPT模型（激活函数使用ReLU）中每层神经元的激活稀疏度进行了测量，如下图（a）所示，所有层的稀疏度均超过90%，这种稀疏度可以在模型训练时GPU 和 CPU 之间的权重IO节省大量时间。对于 OPT 模型，这种稀疏性将推理所需的计算量从每个token的 6.6G FLOPS 减少到 4.5G FLOPS，从而节省了 32% 的计算量（如下图c所示）。
02. 激活函数对模型综合性能的影响
上图第二行显示了LLM在使用不同激活函数时的性能指标曲线。可以看出，当使用不同的激活函数时，模型的性能非常相似。这一现象与LLM缩放定律[2]给出的结论一致，即LLM的性能很大程度上取决于计算和数据，而不是架构细节。但是不同激活函数带来的激活稀疏性水平明显不同。上图c反映了模型中所有层的平均稀疏度级别，当激活函数从SiLU过渡到ReLU（增加了门控权重 ）时，模型的稀疏性也在增加。
03. ReLU充当预训练LLM的润滑剂
通过上一节的实验作者已经发现，LLM的预测准确率并不依赖于激活函数的类型。但是现有大多数LLM均是使用ReLU之外的激活函数进行训练，因此为了在推理阶段使这些LLM结合ReLU激活的计算优势，作者进行了各种架构改进实验。例如将ReLU合并到预训练LLM中，作者将这一过程称为对LLM的“再润滑”（ReLUfication）。将ReLU插入到预训练LLM中，模型在微调过程中可能快速的恢复性能，同时提高推理时的稀疏性，可谓是一举两得。
3.1 一阶段插入ReLU激活
ReLUfication过程的示意图如下图所示，这个过程可以分为多个阶段完成，一阶段是使用ReLU替换到LLM中的其他激活函数，例如在Falcon 和 Llama分别替换 GELU 和 SiLU。由于 OPT 模型已经使用 ReLU 激活，因此这里保持不变。
随后作者将替换ReLU后的模型在RefinedWeb数据集上进行微调，下图分别展示了Falcon 和 Llama在替换后模型稀疏性的对比效果。
除了激活稀疏性的显着改善之外，作者还观察到了其他有趣的现象，如下图所示，作者测量了Falcon 和 Llama 预训练模型的预激活分布情况，可以看出，在微调阶段，这个分布本身的变化并不明显，这可能表明网络的预测倾向在引入稀疏性时并不会改变，具有良好的稳定性。
下图展示了模型的预测准确率随着ReLU的不断微调的变化情况，模型在微调阶段很快恢复了其原本的性能，其中Llama（绿色线条）完美的达到了ReLU插入之前的预测准确率。
3.2 二阶段的进一步稀疏化
在一阶段的ReLU融化中，作者插入了ReLU来替代其他激活函数，这会导致模型down projection层的输入变稀疏，稀疏程度大约占总计算量的30%。然而，除了down projection层之外，transformer的解码器层中还有其他复杂的矩阵向量乘法，例如注意力层中的QKV projection，这些矩阵向量乘法大约占总计算量的约 55%，因此对这一部分进行二次稀疏也非常重要。作者发现，在现代transformer层中，注意力层和 FFN 层的输入都来自归一化层（LayerNorm），这些层可以被视为 MLP 的一种特定形式，因为它们并不是学习参数，而是学习如何对输入数据进行缩放，因此作者将ReLU接在归一化层之后来进行二阶段的稀疏激活。
下表展示了ReLUfication调整后，模型的稀疏程度和zero-shot预测精度。其中模型的稀疏性可以分为三种类型：up projection、down projection和QKV projection。可以看到，对LLM的不同部位进行稀疏化后，模型的zero-shot精度变化并不明显，但是计算量的差异很大。
为了综合评估激活函数对LLM上下文学习能力的影响，作者在下表展示了模型在大规模多任务语言理解（MMLU）任务中的性能，结果表明，当使用不同的激活函数和微调策略来增强原始 LLM 时，模型的zero-shot性能也不会发生显着变化。此外，在相同的FLOPS情况下，参数规模较大但经过ReLU简化后的模型相比原始较小模型的性能更好。总体而言，本文提出的ReLUfication可以降低LLM各个阶段的推理FLOPS，同时保持各种任务的同等性能。
04. 聚合稀疏性：重用已激活的神经元
可以看出，重用激活方式对模型带来的困惑负面影响几乎可以忽略不记，其曲线与基线方法基本吻合，同时在推理加速方面也远远优于随机稀疏性。
05. 总结
本文对LLM中使用的激活函数进行了大规模的研究，作者发现，在LLM预训练和微调期间激活函数的选择不会对性能产生显着影响，而使用经典的 ReLU 可以为LLM提供稀疏性和更高效的推理效率。考虑到现有流行的LLM（例如Llama和Falcon）均已使用非ReLU激活函数进行预训练，从头对它们进行训练耗费的代价太大，因而作者提出了一种将ReLU激活函数合并到现有预训练LLM中的方法，被称为ReLUfication，ReLUfication具有即插即用的特点，可以在微调阶段快速将模型恢复到与原有状态相当的性能，同时带来显著的推理效率增益。作者在广泛的基准实验（包括zero-shot预测和上下文理解）上证明，在LLM中使用稀疏性激活函数具有强大的潜力。
参考
[1] Dan Hendrycks and Kevin Gimpel. Gaussian error linear units (gelus). arXiv preprint arXiv:1606.08415, 2016.
[2] Jared Kaplan, Sam McCandlish, Tom Henighan, Tom B. Brown, Benjamin Chess, Rewon Child, Scott Gray, Alec Radford, Jeffre Wu, and Dario Amodei. Scaling laws for neural language models. CoRR, abs/2001.08361, 2020.
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