第一种情况是剪枝做得不够细致,这就会使得剪枝后的模型与剪枝前没有太大区别,无法达到预期中小体量高性能的效果。第二种情况就是剪枝得有点过了,一些权重值较高的参数被设置为0了,这就会让模型出现稀疏矩阵,从而大幅降低模型的性能。 蒸馏 知识蒸馏是一种机器学习技术,旨在将大型、复杂的模型(通常称为教师模型...
大模型蒸馏和剪枝用途 #小工蚁 #大模型应用 - 小工蚁于20240810发布在抖音,已经收获了18.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
一般来说,使用较大粒度(如神经元)裁剪的压缩模型比使用较小粒度(如权重)的模型更有效;另一方面,大粒度会导致不准确。论文在3.2节中详细描述了关于裁剪粒度的准确性和效率权衡。 为最大限度地提高裁剪模型的准确性,仔细设计策略以最小化裁剪误差至关重要,裁剪误差是指裁剪PLM中的组件导致的模型输出失真。例如,论文...
这个贪心学院之前有一个课程是专门讲深度学习编译的，建议你去学习一下。
尤其在NLP领域,以BERT、GPT为代表的预训练模型规模越来越大。针对部署难题,可以使用剪枝、量化、蒸馏等传统的模型压缩技术,但是这些模型压缩技术整体的流程较长,直接串行结合的效果不佳。而OFA(Once For All)[1]技术巧妙地结合了剪枝、蒸馏和结构搜 发布于 2021-04-27 23:31...
大模型蒸馏 《Lion: Adversarial Distillation of Proprietary Large Language Models》提出了一种新颖的对抗性蒸馏框架,以实现更有效的知识转移,论文使用 7 万个训练数据就成功地将知识从 ChatGPT 转移到了学生模型Lion,实现了与 ChatGPT 相当的开放式生成能力; 《Promptmix: A class boundary augmentation method for...
引入计算不变性(computational invariance)的概念:作者展示了他们可以对ttransformer中的每个权重矩阵应用正交矩阵变换,而不改变模型本身。这种计算不变性的概念是SliceGPT方法的关键特点之一。利用计算不变性对transformer架构中的每个块进行编辑,将信号矩阵在块之间投影到其自身的主要成分上。作者通过删除转换后的权重矩阵的列...