稀疏性技术通过减少计算和内存需求并保持性能来改进大型语言模型 (LLM)。这些方法通过识别和移除模型中不必要的参数（权重）来实现这一点，从而产生具有许多零值的稀疏权重矩阵。例如，基于幅度的剪枝会删除值接近于零的权重，因为它们对预测的贡献很小。稀疏模型在推理过程中需要的计算更少，从而加快了处理速度并减少了内存使用量。PyTorch 和 TensorFlow 等库支持稀疏张量运算，使开发人员能够高效地执行这些模型。这使得 LLM 更适合在资源受限的设备（例如手机或边缘服务器）上部署，而不会牺牲准确性。
稀疏性的另一个好处是改进了泛化能力。通过消除冗余或噪声连接，该模型专注于数据中最关键的特征。例如，如果训练 LLM 生成文本，剪枝可能会删除与稀有或不相关的单词模式相关的权重，从而迫使模型依赖于更强、更具泛化能力的语言结构。此过程充当一种正则化形式，类似于 L1 正则化，后者会在训练期间惩罚非必要参数。经过剪枝的模型不太可能过度拟合训练数据中的怪癖，从而在未见输入上获得更好的性能。开发人员可以使用迭代剪枝策略来实现此目的，在该策略中，不重要的权重在训练期间逐渐移除，从而使模型能够适应稀疏性。
最后，稀疏性使 LLM 能够扩展到更大的尺寸，而不会成比例地增加计算成本。例如，具有 90% 稀疏度的 1000 亿参数模型每次推理仅有效使用 100 亿个活动参数。诸如块稀疏注意力或结构化剪枝（删除整个神经元或层）之类的技术使开发人员能够设计出平衡容量和效率的模型。这对于需要高度复杂性的任务（例如多语言翻译或代码生成）特别有用。通过将稀疏性与量化（例如，以 8 位而不是 32 位格式表示权重）相结合，开发人员可以进一步压缩模型，使其部署速度更快、成本更低。这些优化确保 LLM 在尺寸和应用范围不断增长的情况下保持可行性。