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...
我们只需要找到一种方法,将我们数据的范围(模型的参数的最大值和最小值内)映射到INT8。 常见的压缩/映射方法有对称和非对称量化,它们是线性映射的形式。 对称量化 在对称量化中,原始浮点值的范围被映射到量化空间中以零为中心的对称范围。在之前的例子中,注意量化前后的范围如何保持围绕零对称。 这意味着浮点空间...
一个著名的例子是斯坦福的Alpaca模型,它使用来自OpenAI的text-davinci-003(即原始ChatGPT模型)的合成数据微调了LLaMa 7B(基础)模型,使其能够遵循用户指令。 示例代码:通过知识蒸馏和量化压缩文本分类器 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...
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...
大模型压缩技术是一种有效的优化手段,可以在不显著降低模型性能的情况下减小模型的大小和计算复杂度。通过结合权重裁剪、量化、知识蒸馏等核心技术以及千帆大模型开发与服务平台等工具的支持,我们可以更好地实现模型的优化和部署。随着深度学习技术的进一步发展,大模型压缩技术将会有更广泛的应用前景和更深入的研究探索。
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。
压缩模型是独立于LLM操作的,并且包括语义保留损失以保留对下游任务重要的关键含义,以及一个奖励函数来优化提示对LLM的实用性。 硬提示方法通过直接操作自然语言标记来实现提示的压缩,通常保持使用自然语言单词或子单词,但结果提示可能在流畅性和语法正确性上有所欠缺。
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,为用户带来了更流畅的使用...
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...