剪枝是一种模型压缩技术,通过移除神经网络中冗余的参数(如权重、通道或层),减少模型大小和计算量,同时尽量保持模型性能。 细粒度剪枝:对连接或神经元剪枝。 向量剪枝:卷积核内部剪枝。 核剪枝:移除整个卷积核。 滤波器剪枝:对整个卷积核组剪枝。 结构化剪枝vs非结构化剪枝: 结构化剪枝:硬件友好,推理加速明显;但灵...
合理剪枝可以在不显著损失精度下优化模型 。但不当剪枝可能使模型性能严重受损 。模型蒸馏有助于训练更小且高效的模型 。 学生模型能在教师模型引导下更快收敛 。蒸馏过程中的超参数调整影响知识传递效果 。量化与剪枝可以结合使用以获得更大优化 。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...
剪枝不仅涉及权重参数的剪枝,还可以剪除某些神经元节点,如下图所示: 注意剪枝并非适合所有的模型,对于一些稀疏模型(大部份参数都为0或者接近于0),剪枝可能没什么效果;对于一些参数比较少的小型模型,剪枝可能导致模型性能的明显下降;对于一些高精度的任务或者应用,也不适合对模型进行剪枝,比如医疗诊断这种人命关天的事。
对于一些稀疏模型(大部分参数都为0或接近于0),剪枝可能没有什么效果;对于一些参数比较少的小型模型,剪枝可能导致模型性能的明显下降;对于一些高精度的任务或应用,也不适合对模型进行剪枝。 蒸馏:知识迁移,提升泛化 蒸馏是一种模型压缩技术,它将一个大型、复杂的教师模型的知识转移到一个小型、简单的学生模型中。这个...
为了提升模型的运行效率和降低资源消耗,模型优化成为了不可或缺的一环。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...
模型剪枝技术就像是一位技艺高超的园艺师,仔细地修剪这棵大树,把那些“多余”的枝条剪掉。这样一来,大树(大模型)既能保持主要的功能,又能减少养分(资源)的消耗,变得更加“精干”。经过剪枝后的模型,运行起来更加高效,就像修剪后的大树,能更好地茁壮成长,发挥作用。 模型量化、蒸馏和剪枝等技术,就像是为大模型量...
https://www.youtube.com/watch?v=jW2cmZ-9hLk为了在保持大型模型能力的同时,给这些巨无霸瘦身,于是就产生了模型压缩技术。今天咱们就来简单聊聊模型压缩的四大核心技术,量化、剪枝、蒸馏和二值化。视频中提到的参考论文:https://arxiv.org/pdf/1603.05279https://arxiv
蒸馏过程: 教师模型训练:首先训练一个高性能的教师模型。 知识提取:提取教师模型对数据的预测概率分布等关键信息。 学生模型训练:使用提取的知识训练学生模型,使其能够模仿教师模型的行为。 结语 量化、剪枝与蒸馏作为大模型压缩的三大法宝,各有千秋,相辅相成。通过综合运用这些技术,我们可以在保证模型性能的前提下,实...
在 LLM 的模型压缩领域,研究者经常将多种技术与低秩分解相结合,包括剪枝、量化等,例如 LoRAPrune 和 ZeroQuantFP,在保持性能的同时实现更有效的压缩。随着该领域研究的继续,在应用低秩分解来压缩 LLM 方面可能会有进一步发展,但仍然需要进行探索和实验,以充分利用 LLM 的潜力。度量和基准***度量LLM 的推理效率可以...
端侧化是指将人工智能模型部署到终端设备上,直接在数据产生和处理的源头进行智能计算。随着人工智能技术的飞速发展,大型模型(大模型)在诸多领域取得了显著的成果,例如自然语言处理、 计算机 视觉和语音识别等。然而,大模型的部署和应用面临着诸多挑战,如计算资源消耗