优势:剪枝技术可以显著减小模型大小,降低存储成本和计算复杂度。同时,由于保留了模型的核心结构和连接,剪枝后的模型往往能够保持较好的性能。挑战:剪枝算法需要仔细选择剪枝准则和策略,以避免过度剪枝导致模型性能下降。此外,剪枝后的模型可能出现一些未被识别的冗余参数,需要通过后处理技术进一步优化。二、知识蒸馏知识蒸馏...
在模型压缩领域,量化已成为一种被广泛接受的技术,以缓解深度学习模型的存储和计算开销。虽然传统上使用浮点数表示权重,但量化将它们转换为整数或其他离散形式。这种转换大大降低了存储需求和计算复杂性。虽然会出现一些固有的精度损失,但精巧的量化技术可以在精度下降最小的情况下实现实质性模型压缩。 量化可以分为三种主...
Hinton等人最早在文章“Distilling the knowledge in a neural network”[1]中提出了知识蒸馏这个概念,其核心思想是一旦复杂网络模型训练完成,便可以用另一种训练方法从复杂模型中提取出来更小的模型,因此知识蒸馏框架通常包含了一个大模型(被称为teacher模型),和一个小模型(被称为student模型)。 1.2 为什么要进行知识...
1.1参数剪枝:通过移除模型中不重要的参数(如权重),来减少模型的参数数量。这种方法可以显著降低模型的大小,但需要精心设计剪枝策略,以避免性能损失。 1.2知识蒸馏:将大型模型(教师模型)的知识转移到小型模型(学生模型)中。这通常涉及到训练一个学生模型,使其尽可能模仿教师模型的行为。知识蒸馏可以在不显著增加学生模型...
3.1.1 参数量化与剪枝 参数量化是一种将高精度浮点数转化为低精度数据表示的技术,从而有效减少模型的存储需求和计算负担。 3.1.1.1 二值化与低比特量化 二值化是将模型参数量化为单比特(0或1)的过程,例如,Binarized Neural Networks (BNNs) 将权重和激活值均量化为二值形式。下面是一个基于TensorFlow的二值化模...
剪枝是一种强大的技术,通过删除不必要的或冗余组件来减少模型的大小或复杂性。众所周知,有许多冗余参数对模型性能几乎没有影响,因此在直接剪掉这些冗余参数后,模型性能不会收到太多影响。同时,剪枝可以在模型存储、内存效率和计算效率等方面更加友好。 剪枝可以分为非结构化剪枝和结构化剪枝,二者的主要区别在于剪枝目标...
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。
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。
结构化剪枝剪掉基于特定规则的连接或分层结构,同时保留整体网络结构。非结构化剪枝针对单个参数,会导致不规则的稀疏结构。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...
结构化剪枝剪掉基于特定规则的连接或分层结构,同时保留整体网络结构。非结构化剪枝针对单个参数,会导致不规则的稀疏结构。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...