自动剪枝:用强化学习或遗传算法自动决定剪枝比例和位置。 缺点: 非结构化剪枝后的稀疏模型需要专用库(如 TensorFlow Lite)或硬件支持。 剪枝过多会导致模型无法恢复性能(“剪秃了”)。 综合应用:三剑客合体 这三种技术常结合使用,例如Google的MobileBERT同时采用蒸馏、量化和结构化剪枝,在自然语言理解任务中达到SOTA效率...
以BERT 为例,一般有两种结构剪枝策略:Attention 头剪枝和层剪枝。 (1)Attention 头剪枝:BERT 的Multi-Head Attention 层在推理时间中占比排第二。有研究表明,Multi-Head Attention 层存在较大的冗余,因此BERT 的12-Head Attention 可以通过剪枝变为4-Head 甚至更少,这样的剪枝操作可以大大缩短Multi-Head Attention...
剪枝和蒸馏脚本需要通过使用 meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B 标记器模型对数据文件进行标记化来预处理数据文件,从而将数据转换为内存映射格式。这可以通过 NeMo 框架中的预处理脚本preprocess_data_for_megatron.py完成。 在train split 中运行以下脚本,以准备用于剪枝和蒸馏的数据集: !python/opt/NeMo/sc...
模型剪枝和蒸馏的区别主要在于它们的优化目标和实现方式不同。 模型剪枝: 模型剪枝通过裁剪掉冗余参数来减少模型大小和计算量。 在模型剪枝中,通常通过剪枝算法识别出模型中对任务贡献较小的参数,并将其从模型中移除。 这有助于降低存储需求、加速推理,并使模型更适合在资源受限的设备上运行,如移动设备和边缘设备。
先剪枝再量化的流程能有效压缩模型 。量化剪枝后的模型也可进行蒸馏进一步提升 。在图像识别领域量化剪枝蒸馏应用广泛 。自然语言处理任务中这些技术也有诸多实践 。不同任务对模型量化、剪枝和蒸馏要求不同 。硬件平台特性会影响量化、剪枝和蒸馏策略 。新兴硬件可能需要全新的模型优化技术适配 。持续研究新的量化、剪枝...
知识蒸馏也可以与模型剪枝结合起来，例如将完整模型作为教师模型，将剪枝后的模型作为学生模型，维持剪枝后...
模型剪枝和蒸馏技术 1. 数据层面去除AI生成数据特征: 识别AI生成数据:可以使用一些检测工具来判断数据是否由AI生成。例如,对于文本数据,一些检测工具通过分析文本的连贯性、词汇使用的模式、句法结构等方面来判断。一些AI生成的文本可能会存在一些模式化的表达、缺乏人类写作中自然的变化和情感等特征。 数据清洗:一旦识别...
【人工智能】模型压缩四大方法概述 | 量化、剪枝、蒸馏和二值化 | 模型瘦身 | 降低精度 | 速度提升 | 知识蒸馏 | 温度参数 | XNOR | 优缺点 14:07 量化工具-打板监控v2系统 重磅发布,支持同花顺/通达信 量化百晓生 1096 0 【20分钟学会】如何从零开始实现大模型知识蒸馏(Qwen2.5系列模型),从原理讲解、...
稀疏训练、模型剪枝和知识蒸馏之间的区别有:1、稀疏训练(Sparse Training);2、模型剪枝(Model Pruning);3、知识蒸馏(Knowledge Distillation)。稀疏训练是一种通过训练过程中设置稀疏性约束来减少模型参数的方法。 一、稀疏训练(Sparse Training) 稀疏训练是一种通过训练过程中设置稀疏性约束来减少模型参数的方法。在稀疏...
2. 我们使用模型蒸馏进行了轻度再训练过程,以原始模型作为老师,剪枝后的模型作为学生。 3. 训练后,小模型(8B)作为起点,剪枝并蒸馏为更小的 4B 模型。 图1 迭代模型剪枝和蒸馏过程 图1 展示了单个模型的剪枝和蒸馏过程(上)以及模型剪枝和蒸馏的链条(下),后者中,前一阶段的模型输出作为下一阶段的模型输入。