Learning Functional Subspaces for Neural Network Compression
学习功能子空间实现神经网络压缩
🧭 低秩压缩 · 功能子空间学习 ★ 深度解读
Helmholtz Munich · Technical University of Munich · Télécom Paris · Columbia University · New York University
用端到端学习的正交投影子空间替代逐层闭式低秩截断，显著提升LLM/ViT高压缩比下的精度与推理效率
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/广告/搜索的LLM部署中，可用LSP对底座或领域模型做低秩压缩：用线上日志、商品语料或搜索曝光文本作为校准集，冻结原权重、以KL蒸馏学习要删的子空间，比SVD/剪枝更适合极限压缩。
- 直接复用「按输出KL边际成本分配rank」：Q/K/V往往比MLP更可压，注意力层可更激进地降秩；避免均匀分配浪费参数，分配阶段无需梯度，便于工程落地。
- 借鉴tied projector共享Q/K/V输入因子：KV cache只存一个窄潜在向量，可显著降低长上下文用户序列、Agent记忆或会话历史的显存占用；配合Palu/MLA类实现效果明显。
- 训练后合并为标准低秩矩阵，无额外算子，容易接入TensorRT/vLLM等推理框架；warm-up、direction dropout和正交惩罚等技巧可直接迁移到自研压缩流程。