另一种是，在模型加上一层Linear来进行token级别的分类来做压缩。也就是使用分类器模型来做，专门训一个模型：也就是LLMLinga-2(LLMLingua-2: Data Distillation for Efficient and Faithful Task-Agnostic Prompt Compression，https://aclanthology.org/2024.findings-acl.57.pdf)训练一个token级别分类模型来做toke...
每次减少位数时，都会进行映射，将初始的FP32表示「压缩」到较少的位数中。但在实际操作中，我们不需要将整个FP32范围[-3.4e38, 3.4e38]全部映射到INT8中。我们只需找到一种方法，将实际模型参数的数据范围映射到INT8中。常见的压缩/映射方法可以有对称量化和非对称量化两种，都属于线性映射。接下来将要探讨的...
在基本了解了各种压缩技术后,让我们看一个如何在Python中进行压缩的实际示例。这里,我们将压缩一个有1亿参数的模型,该模型用于分类URL是否安全(即钓鱼网站)。 我们首先使用知识蒸馏将1亿参数的模型压缩到5000万参数。然后,使用4位量化进一步将内存占用减少3倍,得到的最终模型比原始模型小7倍。 示例代码可以在https:/...
ZipNN还利用了增量压缩技术,通过压缩相似模型之间的差异,能够实现比压缩单独模型更大的压缩效果。这种方法在检查点管理和模型版本控制中尤为有效,因为在训练过程中,模型权重的变化往往是有限的使得增量数据的压缩潜力更大。 与现有压缩技术的比较 与传统的压缩技术相比,ZipNN在压缩比和速度上都表现出显著的优势。传统的...
英伟达研究团队提出了一份全面报告,详细介绍了如何使用剪枝和蒸馏技术将Llama 3.1 8B和Mistral NeMo 12B模型分别压缩至4B和8B参数。他们探索了两种不同的剪枝策略:深度剪枝和联合隐藏/注意力/MLP(宽度)剪枝。 研究人员使用LM Evaluation Harness中的常用基准测试对压缩结果进行了评估。这些模型通过NeMo Aligner进行对齐,并...
大型语言模型(LLMs)通常因为体积过大而无法在消费级硬件上运行。这些模型可能包含数十亿个参数,通常需要配备大量显存的GPU来加速推理过程。 因此越来越多的研究致力于通过改进训练、使用适配器等方法来缩小这些模型的体积。在这一领域中,一个主要的技术被称为量化。
AI大模型压缩是指通过各种技术手段，减小AI模型的大小和计算复杂度，同时保持模型性能稳定的一种技术。这些压缩方法可以包括权重剪枝、量化、知识蒸馏等。通过这些方法，可以在不显著降低模型性能的前提下，显著减小模型的大小和计算需求。二、AI大模型压缩的方法 1. 权重剪枝：权重剪枝是一种常用的模型压缩方法，通过...
大型语言模型(LLM)在自然语言处理任务中取得了显著的成功,但同时也面临着模型过大、计算需求过高的问题。为了解决这些问题,模型压缩技术应运而生,旨在减小模型大小、降低计算复杂度并提升运行效率。本文将对LLM压缩技术进行详细的分析,包括剪枝、知识蒸馏和量化等关键技术,并结合实际应用案例进行分析。
本文使用的技术包括跨设备张量编排和权重矩阵唯一化及分片。在使用 eDKM 对 LLaMA 7B 模型进行微调并将其压缩为每个权重因子占位 3bit 时,研究者实现了解码器堆栈约 130 倍的内存占用减少,优于现有的 3bit 压缩技术。 提高DKM 的内存效率 如图1 所示,剪枝、量化和归一化都是较为流行的权重优化技术,这些方法将...
四、模型压缩 大模型压缩技术,诸如权重裁剪、量化和知识蒸馏等,不仅显著地减小了模型的大小,而且在优化性能方面展现出卓越的效果。其实践应用带来的积极影响主要有以下几个方面: 降低存储与计算负担:模型压缩技术有效减少了所需的存储空间和计算资源,使模型更易于部署在各类受限设备上,同时显著提升了推理速度,为用户带来...