中文BERT-wwm模型剪枝优化：结构化与非结构化剪枝对比

在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，预训练模型如中文BERT-wwm（Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT）凭借其强大的特征提取能力，在各类任务中取得了优异性能。然而，这些模型通常包含数百万甚至数十亿参数，导致部署时面临内存占用高、推理速度慢等问题。模型剪枝技术通过去除冗余参数，在保持性能的同时降低资源消耗，成为解决这一矛盾的关键手段。本文将对比两种主流剪枝方法——结构化剪枝与非结构化剪枝在中文BERT-wwm模型上的应用效果，帮助开发者选择适合的优化方案。

剪枝技术基础

模型剪枝本质是通过识别并移除对模型性能贡献较小的参数或结构，实现"瘦身"。根据操作对象的不同，可分为两类：

结构化剪枝
以层、注意力头、卷积核等完整结构单元为剪枝对象，直接删除整个冗余组件。例如移除BERT模型中贡献较低的Transformer层或注意力头，剪枝后模型结构更规整，无需专用硬件支持即可部署。

非结构化剪枝
对单个权重参数进行裁剪，将绝对值小于阈值的参数置零。这种方法可实现更高压缩率，但会产生稀疏矩阵，需要硬件或框架支持稀疏计算才能发挥加速效果。

两种方法各有侧重：结构化剪枝注重工程实用性，非结构化剪枝追求极致压缩率。以下结合中文BERT-wwm模型特点展开分析。

中文BERT-wwm模型结构与剪枝潜力

中文BERT-wwm系列模型基于Transformer架构，包含多层编码器（Encoder），每层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。以基础版模型为例：

• 12层Transformer，768维隐藏状态，12个注意力头
• 总参数量约110M（模型对比）

通过分析中文基线系统效果可知，不同层和注意力头对任务贡献存在显著差异。例如在情感分析任务（ChnSentiCorp数据集）中，RoBERTa-wwm-ext-large模型的性能提升主要依赖于深层特征，而低层特征对简单分类任务贡献有限，这为剪枝提供了明确目标。

图1：中文BERT-wwm模型架构（基于全词Mask技术设计，图片来源：pics/banner.png）

结构化剪枝实践

关键策略

1. 层剪枝：移除整个Transformer层，如保留BERT-wwm的前6层或8层
2. 注意力头剪枝：删除特定层中贡献较低的注意力头
3. 通道剪枝：在前馈网络中裁剪冗余的神经元通道

实验案例

以RBT3模型为例，该模型通过保留RoBERTa-wwm-ext的3层Transformer并继续训练，参数量从102M降至38M（压缩率63%），但在多项任务中保持了原始性能的90%以上：

• 情感分析（ChnSentiCorp）测试集准确率92.8%（原始模型95.6%）
• 句对匹配（LCQMC）测试集准确率85.1%（原始模型86.4%）

优势与局限

优势：

• 剪枝后模型结构与原始模型兼容，可直接使用标准推理框架部署
• 无需稀疏计算支持，在CPU/GPU上均能获得线性加速
• 保留关键结构，对长文本任务（如CMRC 2018阅读理解）影响较小

局限：

• 压缩率受限，通常只能达到2-5倍压缩
• 可能过度裁剪关键结构，如移除包含语义信息的中间层

非结构化剪枝实践

关键策略

1. 权重阈值剪枝：设定全局阈值，将所有小于阈值的参数置零
2. 动态稀疏训练：在训练过程中动态调整稀疏度，如使用L1正则化诱导稀疏
3. 基于重要性的剪枝：通过泰勒展开或梯度信息评估参数重要性

实验参考

在THUCNews文本分类任务中，对BERT-wwm-ext模型应用非结构化剪枝：

• 稀疏度50%（保留一半参数）：测试集准确率97.2%（原始97.7%）
• 稀疏度80%（保留20%参数）：测试集准确率95.8%，压缩率达5倍

需注意：该结果需配合稀疏计算库（如TensorFlow Sparse Core）才能实现推理加速。

优势与局限

优势：

• 压缩率高，极端情况下可保留10%参数仍维持性能
• 粒度精细，能保留各层中的关键参数

局限：

• 依赖硬件/框架对稀疏计算的支持
• 剪枝后模型文件通常更大（需存储稀疏矩阵索引）
• 在法律阅读理解（CJRC）等复杂任务中性能下降明显

两种方法对比与选型建议

维度	结构化剪枝	非结构化剪枝
压缩率	2-5倍	5-10倍
推理速度提升	线性加速（与压缩率正相关）	依赖稀疏计算（最高3-5倍）
实现复杂度	低（修改模型定义即可）	高（需稀疏训练/推理支持）
任务适应性	长文本任务（如阅读理解）	短文本任务（如情感分析）
推荐工具	TextPruner	TensorFlow Model Optimization

选型流程图：

graph TD
    A[任务类型] -->|长文本/复杂推理| B[结构化剪枝]
    A -->|短文本/简单分类| C[非结构化剪枝]
    B --> D[选择层剪枝+注意力头剪枝]
    C --> E[设置权重阈值+稀疏训练]
    D --> F[评估性能：保留≥90%指标]
    E --> F
    F -->|达标| G[部署至生产环境]
    F -->|不达标| H[调整剪枝率/策略]

工程落地最佳实践

1. 渐进式剪枝
   从低压缩率开始（如结构化剪枝保留80%结构），逐步提高剪枝强度，避免一次性删除过多关键组件。参考小参数量模型的训练策略，剪枝后在下游数据集上进行微调恢复性能。

2. 结合知识蒸馏
   将原始BERT-wwm模型作为教师模型，剪枝后的小模型作为学生模型，通过TextBrewer工具进行知识迁移，进一步弥补性能损失。

3. 数据集适配

   • 通用领域：优先使用结构化剪枝，适配多数任务场景
   • 垂直领域：如法律阅读理解（CJRC），建议采用非结构化剪枝保留专业术语相关参数

4. 效果验证
   在多种中文任务上进行验证：

   • 阅读理解：CMRC 2018（EM/F1指标）
   • 命名实体识别：MSRA-NER（Precision/Recall指标）
   • 文本分类：THUCNews（准确率）

总结与展望

结构化剪枝与非结构化剪枝为中文BERT-wwm模型提供了互补的优化路径。结构化剪枝以其实现简单、部署友好的特点，适合资源受限的生产环境；非结构化剪枝则在极致压缩率上更具优势，需配合专用硬件发挥潜力。未来，结合动态剪枝（根据输入文本长度自适应调整模型结构）和自动化剪枝工具（如AutoPruner）将成为主流方向。

开发者可根据实际场景选择：追求快速部署选结构化剪枝，追求极致压缩选非结构化剪枝，或两者结合使用（如先结构化剪枝减少层数，再非结构化剪枝优化每层参数）。通过合理的剪枝策略，中文BERT-wwm模型能够在移动端、嵌入式设备等资源受限场景中高效运行，推动NLP技术的广泛落地。

参考资源

• 官方剪枝工具：TextPruner
• 小模型案例：RBT3/RBTL3
• 数据集下载：data目录（包含情感分析、阅读理解等任务数据）
• 模型性能基线：中文基线系统效果