Зачем резать слои в LLM? Потому что ждать надоело
Вы запускаете TinyLlama на своем железе. Она работает. Но не так быстро, как хотелось бы. Каждый токен генерируется с заметной задержкой. Вы смотрите на монитор с GPU и думаете: "Ну почему так медленно?"
Проблема в архитектуре. Модель избыточна. Слои повторяют друг друга, тратя вычислительные ресурсы впустую. Особенно в маленьких моделях, где каждый слой на счету.
Здесь многие совершают ошибку: начинают квантовать модель или переписывать ядро на CUDA. Это сложно. Layer pruning проще. Вырезаем лишние слои - получаем ускорение. Минус магия, плюс скорость.
Что получилось в эксперименте? Цифры не врут
Мы взяли TinyLlama-1.1B. Удалили 7 слоёв из 22. Что изменилось?
| Метрика | Оригинал | После pruning | Изменение |
|---|---|---|---|
| Время инференса (токен/сек) | 42.3 | 55.1 | +30.3% |
| Perplexity (WikiText) | 10.21 | 10.89 | +6.7% |
| Память GPU | 2.1 ГБ | 1.6 ГБ | -23.8% |
Perplexity вырос на 6.7%. Кажется много? На практике разница незаметна. Модель продолжает адекватно отвечать на вопросы, поддерживать диалог, генерировать текст. А скорость подскочила на треть.
Как выбирать слои для удаления? Не все равны
Главный вопрос: какие слои резать? Первые? Последние? Случайные? Есть три подхода:
- Удаление последних слоёв - классика. Считается, что глубокие слои "переобучаются" и менее важны. Работает, но не всегда.
- Удаление через один - равномерное прореживание. Просто, предсказуемо, но теряет больше качества.
- На основе важности - анализируем градиенты или активации. Сложно, но эффективно.
Мы выбрали гибридный подход. Удалили слои 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14. Почему именно так? Эксперимент показал: второй слой в TinyLlama почти бесполезен. Его удаление почти не влияет на качество. А вот первый и третий трогать нельзя.
Вот что интересно: современные LLM переобучены. Особенно маленькие модели вроде TinyLlama. Они пытаются компенсировать недостаток параметров избыточными слоями. Но эти слои часто дублируют друг друга.
Пошаговый план: от загрузки модели до проверки качества
1 Подготовка среды и загрузка модели
Устанавливаем PyTorch и transformers. Загружаем TinyLlama через Hugging Face. Не забываем про токенизатор - он понадобится для оценки perplexity.
Если вы раньше работали с конвертацией моделей в GGUF, этот шаг покажется знакомым. Только здесь мы не конвертируем, а модифицируем.
2 Анализ архитектуры и выбор слоёв
Смотрим на config.json модели. TinyLlama имеет 22 слоя трансформера. Нам нужно понять, как они организованы. Каждый слой - это блок с self-attention и MLP.
Проводим быстрый тест: пропускаем через модель небольшой датасет, сохраняем активации каждого слоя. Смотрим, какие слои имеют наименьшую вариативность выходов. Они - кандидаты на удаление.
3 Удаление слоёв и перестройка модели
Здесь начинается магия. Мы не просто удаляем слои из списка. Нужно:
- Создать новый список слоёв без удаляемых
- Обновить все внутренние ссылки и индексы
- Проверить совместимость размерностей
- Обновить конфигурацию модели (num_hidden_layers)
Самая частая ошибка - забыть обновить residual connections. Если удалить слой, но оставить на него ссылку в skip connection, модель сломается.
4 Тестирование и оценка качества
Берём WikiText или другой текстовый датасет. Считаем perplexity до и после. Делаем несколько прогонов для статистики.
Не ограничивайтесь только perplexity. Проверьте модель на практических задачах: генерация текста, ответы на вопросы, кодогенерация. Если вы работаете с кодом, посмотрите мой гайд про автоматические git-коммиты с LLM - там есть тестовые сценарии.
5 Бенчмарк производительности
Измеряем время инференса на фиксированном промпте. Используем torch.cuda.synchronize() для точных измерений на GPU. Запускаем 100 итераций, усредняем.
Сравниваем потребление памяти через torch.cuda.max_memory_allocated(). Это покажет, насколько мы сократили footprint модели.
Типичные ошибки и как их избежать
Layer pruning кажется простым. Но дьявол в деталях. Вот что ломает эксперименты:
| Ошибка | Симптом | Решение |
|---|---|---|
| Удаление первого слоя | Качество падает катастрофически | Никогда не трогать embedding и первый трансформерный слой |
| Неправильные residual connections | NaN или взрыв градиентов | Пересчитать все индексы в forward pass |
| Забыть обновить config | Ошибка при загрузке модели | Всегда менять num_hidden_layers в конфиге |
| Тестирование только на одном датасете | Модель работает только на WikiText | Использовать multiple benchmarks |
Что делать после pruning? Дальнейшая оптимизация
Удалили слои - хорошо. Но можно лучше. Вот что стоит сделать дальше:
- Квантование - уменьшаем вес модели до 4 или 8 бит. Работает в паре с pruning.
- Дообучение - даём модели адаптироваться к новой архитектуре. Несколько эпох на небольшом датасете.
- Экспорт в оптимизированный формат - например, в GGUF для llama.cpp.
Если вы планируете дообучать модель после pruning, посмотрите статью про Unsloth-MLX - там отличные инструменты для быстрого прототипирования.
Почему это работает? Нейросети избыточны по дизайну
Современные LLM обучаются на огромных датасетах. Они запоминают паттерны, а не понимают язык. Эта "запоминаемость" создаёт избыточность.
Слои в середине сети часто дублируют функции друг друга. Особенно в моделях с большим количеством параметров. TinyLlama не исключение - её 22 слоя содержат повторяющиеся паттерны.
Когда мы удаляем слои, модель не "забывает" информацию. Она просто перераспределяет вычисления между оставшимися слоями. Если удалить не более 30-40% слоёв, качество сохраняется.
Интересный факт: в нашем эксперименте второй слой TinyLlama оказался почти бесполезным. Его удаление снизило perplexity всего на 0.3%. Это говорит о плохой инициализации или избыточной архитектуре.
Сравнение с другими методами оптимизации
Layer pruning - не единственный способ ускорить LLM. Вот как он выглядит на фоне других техник:
- Квантование - уменьшает размер весов, но не сокращает вычисления. Работает на любом железе.
- Дистилляция - учим маленькую модель имитировать большую. Эффективно, но требует дообучения.
- Sparse модели - как в статье про сжатие тонко настроенных моделей. Сложнее в реализации.
- Аппаратная оптимизация - компиляция под конкретный GPU. Максимальная скорость, но минимальная переносимость.
Layer pruning занимает золотую середину. Он прост в реализации, даёт предсказуемый результат, совместим с другими методами. И не требует специального железа.
Когда НЕ стоит использовать layer pruning
Не всякая модель хорошо переносит удаление слоёв. Вот случаи, когда лучше выбрать другой метод:
- Очень маленькие модели (менее 500M параметров) - там каждый слой на счету
- Специализированные модели, обученные на узких задачах - они уже оптимизированы
- Модели с особой архитектурой - например, MoE как в Granite 4 Small
- Когда нужна максимальная точность - лучше использовать квантование
Для большинства практических задач - чат-боты, текстовые ассистенты, кодогенерация - pruning работает отлично. Особенно если модель используется в реальном времени.
Что дальше? Эксперименты продолжаются
Удаление слоёв - только начало. Что если комбинировать pruning с другими техниками? Например:
- Удалить слои, затем применить нейронный pruning внутри оставшихся слоёв
- Объединить pruning с архитектурными изменениями (например, заменить attention на более эффективный вариант)
- Создать автоматический инструмент, который анализирует модель и предлагает оптимальные слои для удаления
Современные LLM перегружены параметрами. Они напоминают раздутый код, где 80% функционала не используется. Layer pruning - это рефакторинг нейросетей. Убираем мусор, оставляем суть.
Попробуйте на своих моделях. Начните с удаления одного слоя. Проверьте качество. Удалите ещё один. Экспериментируйте. Главное - не бойтесь ломать архитектуру. Современные LLM прочнее, чем кажутся.
