下图 2 展示了蒸馏过程，其中 N 层学生模型（剪枝后的模型）是从 M 层教师模型中（原始未剪枝模型）蒸馏而来。学生模型通过最小化嵌入输出损失、logit 损失以及映射到学生块 S 和教师块 T 的 Transformer 编码器特定损失组合来学习。图 2：蒸馏训练损失。剪枝和蒸馏最佳实践 英伟达基于紧凑语言模型中剪枝和知识蒸...
前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏、轻量级网络(紧凑的模型结构设计)以及滤波器(filter)层面的剪枝(结构化剪枝)等; 后端压缩,是指包括低秩近似、未加限制的剪枝(非结构化剪枝/稀疏)、参数量化以及二值网络等,目标在于尽可能减少模型大小,会对原始网络结构造成极大程度的改造。 总结:前端压...
第二种情况就是剪枝得有点过了，一些权重值较高的参数被设置为0了，这就会让模型出现稀疏矩阵，从而大幅降低模型的性能。蒸馏 知识蒸馏是一种机器学习技术，旨在将大型、复杂的模型（通常称为教师模型）的知识传递给小型、高效的模型（通常称为学生模型）。这一过程对于实现模型的部署和优化具有重要意义，尤其是在资...
最近的研究工作致力于将 LLM 与剪枝技术相结合,旨在解决与 LLM 相关的大规模和计算成本。 知识蒸馏 知识蒸馏(KD)是一种实用的机器学习技术,旨在提高模型性能和泛化能力。该技术将知识从被称为教师模型的复杂模型转移到被称为学生模型的更简单模型。KD 背后的核心思想是从教师模型的全面知识中转化出更精简、更有效的...
如下图 1 所示,本文提出的分类法为理解 LLM 的模型压缩方法提供了一个完整的结构化框架。这一探索包括对已有成熟技术的透彻剖析,包括但不限于剪枝、知识蒸馏、量化和低秩因子分解。此外,本文揭示了当前的挑战,并展望了这一发展领域未来潜在的研究轨迹。
简介:【深度学习之模型优化】模型剪枝、模型量化、知识蒸馏概述 前言 模型部署优化这个方向其实比较宽泛。从模型完成训练,到最终将模型部署到实际硬件上,整个流程中会涉及到很多不同层面的工作,每一个环节对技术点的要求也不尽相同。但本质的工作无疑是通过减小模型大小,提高推理速度等,使得模型能够成功部署在各个硬件之...
模型压缩的两大利器:知识蒸馏vs剪枝,引言与基础模型压缩技术概述1.1模型压缩的重要性在人工智能领域,深度学习模型的性能提升是一个永恒的主题。
本文将重点介绍AI模型优化的三大关键技术:剪枝、蒸馏与量化。 一、剪枝(Pruning) 原理 剪枝技术通过精准识别并剔除对模型性能贡献较小的参数或连接,来减少模型的参数数量和计算量,从而提升模型的运行效率。剪枝主要分为两种类型:结构化剪枝和非结构化剪枝。 结构化剪枝:主要关注整体结构的优化,通过删除神经元、通道或...
知识蒸馏的核心思想是,通过将教师模型的输出(通常包括类概率)转化为软化后的概率分布,作为学生模型的训练目标。这样,学生模型不仅学习到了原始数据中的信息,还学习到了教师模型中的知识。这种软化后的概率分布包含了教师模型关于数据中各种关系的知识,从而使得学生模型能够在没有直接访问教师模型的情况下,尽可能地模仿其...
例如,在知识蒸馏中,选择合适的教师模型和学生模型是非常关键的;在轻量化模型架构中,需要权衡模型的复杂度和性能;在剪枝技术中,需要选择合适的剪枝策略和训练方法。此外,为了进一步提高深度学习模型的压缩效果,可以将多种压缩方法结合起来使用。例如,可以使用知识蒸馏和剪枝技术共同优化一个轻量化模型架构。这种混合方法...