细粒度剪枝(fine-grained),向量剪枝(vector-level),核剪枝(kernel-level)方法在参数量与模型性能之间取得了一定的平衡,但是网络的拓扑结构本身发生了变化,需要专门的算法设计来支持这种稀疏的运算,被称之为非结构化剪枝。 而滤波器剪枝(Filter-level)只改变了网络中的滤波器组和特征通道数目,所获得的模型不需要专门的...
前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏、轻量级网络(紧凑的模型结构设计)以及滤波器(filter)层面的剪枝(结构化剪枝)等; 后端压缩,是指包括低秩近似、未加限制的剪枝(非结构化剪枝/稀疏)、参数量化以及二值网络等,目标在于尽可能减少模型大小,会对原始网络结构造成极大程度的改造。 总结:前端压...
蒸馏的全称为知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD),是2015 年由深度学习开山鼻祖Hinton 提出的一种模型压缩方法,是一种基于教师-学生网络思想的训练方法。 蒸馏已经成为压缩模型的主流方法之一,可以与量化和剪枝叠加使用,达到可观的压缩比。 原理 知识蒸馏的方法,一般是先训练一个性能较好的教师模型(大模型),然后使用这...
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...
在深度学习和自然语言处理领域,大型语言模型(LLM)已经取得了显著的进展。然而,随着模型规模的增大,计算资源和存储成本也急剧增加。为了解决这一问题,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。中国科学院团队近期发表了首篇关于LLM模型压缩的综述文章,重点关注了剪枝、知识蒸馏和量化三种技术...
轻量化网络是指在保持模型精度的基础上，进一步减少模型参数量和复杂度的一种技术。它既包括了对网络结构的探索，又有知识蒸馏、模型剪枝、模型量化等模型压缩技术的运用，是目前工业界和学术界的一个研究重点。在5月份，智东西公开课AI技术教研组聚焦于轻量化网络设计与优化的研究与应用，全新策划推出「轻量化网络...
模型压缩综述:剪枝、量化、知识蒸馏 查看原文 Convolutional Neural Network Architecture Alexnet - ImageNet Classification withDeepConvolutionalNeuralNetworks(2012) VGG - VeryDeep...ConvolutionalNetworks(2016) References [1] ImageNet Classification withDeepConvolutionalNeural...
学习这门课程是通往深度学习专家之路的重要一步。它不仅解释了模型优化在学术研究和工业实践中的重要性，而且深入剖析了模型压缩与优化技术，包括紧凑模型设计、模型剪枝、模型量化、知识蒸馏等，这些都是模型能够在各类嵌入式平台高效运行的关键。当前，深度学习框架如Tensorflow、TensorRT等都提供了强大的模型...
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。
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...