物理学者流のLLM剪定術——ブロック除去をイジング最適化問題として解く

LLMの「不要な層」を科学的に削る

大規模言語モデル（LLM）の推論コストや展開コストを下げるために、モデルの一部を丸ごと取り除く「ブロック除去（Block Removal）」と呼ばれるプルーニング手法が注目を集めている。Multiverse ComputingのCAIチームは、このブロック除去をイジング最適化問題（Ising Optimization Problem）として定式化するアプローチをHugging Faceの公式ブログで公開した。

イジングモデルとは何か

イジングモデルはもともと統計物理学における磁性体のスピン配列を記述するモデルで、各スピンが「上」か「下」（0か1）の二値を取る系のエネルギーを最小化する問題として定式化される。組み合わせ最適化問題への応用が広く研究されており、量子アニーリングや量子インスパイアアルゴリズムとも親和性が高い。

今回のアプローチでは、LLMを構成する各トランスフォーマーブロックを「除去するか（0）・残すか（1）」という二値変数として扱い、どのブロックの組み合わせを除去すれば性能劣化を最小限に抑えながらモデルを小型化できるかをイジング問題として解く、と報告されている。

なぜ「ブロック単位」の除去なのか

従来のプルーニング手法には、個々の重みをゼロにするウェイトプルーニングや、アテンションヘッドを削減するヘッドプルーニングなどがある。一方、トランスフォーマーブロックをまるごと除去する手法は、実装が比較的シンプルで、ハードウェア上での推論高速化に直結しやすいという利点がある。ブロックを丸ごと除去した場合でも、残ったブロックで十分な性能を維持できるケースが存在することが、先行研究でも示されてきた。

ただし、「どのブロックの組み合わせを削るか」という選択肢は、ブロック数が増えるほど指数的に膨大になる。これを効率的に探索するための枠組みとして、イジング最適化が活用されている点が本アプローチの核心だという。

量子インスパイアアルゴリズムとの接続

Multiverse Computingは量子コンピューティングおよび量子インスパイアアルゴリズムを専門とする企業であり、同社の強みを活かしてこの最適化問題を解くことを目指していると考えられる。イジング問題に落とし込むことで、量子アニーリングマシンやシミュレーテッドアニーリング、テンソルネットワーク法など、多様なソルバーを活用できる可能性が開かれる。

モデル圧縮技術の最前線

LLMの実用展開において、モデルの圧縮・軽量化は引き続き重要な研究領域だ。量子化（Quantization）、知識蒸留（Knowledge Distillation）、プルーニングの各手法がそれぞれ進化を続ける中、今回のように物理学・数理最適化の知見をプルーニングに応用する試みは、分野横断的なアプローチとして研究者の関心を集めている。

詳細な実験結果や性能評価については、Hugging Faceのブログ記事本文および関連論文を参照されたい。

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出典: Pruning LLMs Like a Physicist: Block Removal as an Ising Optimization Problem