它们就是最细粒度的剪枝技术,只是这个操作仅仅发生在训练中,对最终的模型不产生影响,因此没有被称为模型剪枝技术。 当然,模型剪枝不仅仅只有对神经元的剪枝和对权重连接的剪枝,根据粒度的不同,至少可以粗分为4个粒度。 细粒度剪枝(fine-grained):即对连接或者神经元进行剪枝,它是粒度最小的剪枝。 向量剪枝(vector...
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...
结构化剪枝剪掉基于特定规则的连接或分层结构,同时保留整体网络结构。非结构化剪枝针对单个参数,会导致不规则的稀疏结构。最近的研究工作致力于将 LLM 与剪枝技术相结合,旨在解决与 LLM 相关的大规模和计算成本。 知识蒸馏 知识蒸馏(KD)是一种实用的机器学习技术,旨在提高模型性能和泛化能力。该技术将知识从被称为教师...
1.3 知识蒸馏与剪枝的基本概念 知识蒸馏和剪枝是模型压缩技术的两大重要方法。知识蒸馏通过将大型教师模型的知识传递给小型学生模型,实现模型参数的减少。而剪枝则是通过去除网络中不重要的连接或神经元,来降低模型的复杂度和计算量。在本章中,我们将分别介绍知识蒸馏和剪枝的基本原理、算法框架和应用场景。 第2章: ...
例如,在知识蒸馏中,选择合适的教师模型和学生模型是非常关键的;在轻量化模型架构中,需要权衡模型的复杂度和性能;在剪枝技术中,需要选择合适的剪枝策略和训练方法。此外,为了进一步提高深度学习模型的压缩效果,可以将多种压缩方法结合起来使用。例如,可以使用知识蒸馏和剪枝技术共同优化一个轻量化模型架构。这种混合方法...
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),然后使用这个大模型的输出作为软标签,用数据的真实标签作为硬标签,两者联合起来去训练学生模型(小模型)。通过这种方法,可以把模型压缩到一个非常小的规模,而训练得到...
知识蒸馏原理知识蒸馏与模型剪枝知识蒸馏原理知识蒸馏原理简介1.知识蒸馏是一种模型压缩技术,通过将大模型的知识迁移到小模型上,实现模型的轻量化。2.知识蒸馏利用大模型的软标签作为监督信号,指导小模型的训练,提高小模型的性能。知识蒸馏的训练过程1.知识蒸馏的训练过程包括两个模型:教师模型和学生模型。教师模型通常...
三.知识蒸馏 知识蒸馏的核心就是用大的神经网络带着小的神经网络去训练。也就是我们预训练一个Teacher Net,这个模型是比较符合我们预期的。再将神经网络修剪之后得到一个Student Net,或者自定义一个Student Net,用Teacher Net带着Student Net去训练。也就是我们给Student Net和Teacher Net同样的输入,而loss则是衡量...
知识蒸馏的特征是有一个教师模型在向学生模型迁移知识，是与剪枝不同的模型压缩手段之一。知识蒸馏也可以...
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。本文将为您详细解读这三种技术的原理、优势与挑战,以及如何在实际应用...