预训练模型,如BERT,在自然语言处理任务中的强大之处是毫无疑问,但是由于模型参数量较多、模型过大等问题,在部署方面对设备的运算速度和内存大小都有着极高的要求。因此,面对实际产业应用时,比如将模型部署到手机上时,就需要对模型进行瘦身压缩。近年的模型压缩方式基本上都是将大型的BERT网络压缩到一个固定的小尺寸网...
7、模型压缩的挑战和限制 8、结论和未来方向 了解如何使用模型压缩技术(如量化和修剪)来减小大型语言模型的大小和复杂性。 1、引言 你将学会如何通过量化和修剪等模型压缩技巧来精简大型语言模型的规模和复杂度。你还会了解到模型压缩的重要性,它所带来的好处与面临的挑战,以及如何评估压缩后模型的表现。 大型语言模型...
预训练模型,如BERT,在自然语言处理任务中的强大之处是毫无疑问,但是由于模型参数量较多、模型过大等问题,在部署方面对设备的运算速度和内存大小都有着极高的要求。因此,面对实际产业应用时,比如将模型部署到手机上时,就需要对模型进行瘦身压缩。近年的模型压缩方式基本上都是将大型的BERT网络压缩到一个固定的小尺寸网...
深度学习模型通常由多个神经网络层组成，其中每个层都包含大量的参数和计算单元。模型压缩的基本原理是通过减少模型的参数数量和计算单元，从而减小模型的大小和计算量，提高模型的效率。二、常见的压缩技术 2.1剪枝：剪枝是指在不影响模型性能的前提下，通过删除模型中不必要的连接或节点来减小模型的大小和计算量。剪枝...
模型压缩技术广泛应用于各种场景,包括移动设备、嵌入式系统、边缘计算等。在移动设备上,压缩后的模型可以在手机、平板等设备上实时运行,如进行语音识别、图像处理等任务。在嵌入式系统中,压缩模型能在计算能力有限的设备上实现复杂的人工智能功能,如无人机、机器人的自主导航和避障等。在边缘计算中,压缩模型可以减少数据...
类似于“共享单车”,权重共享可以减少模型中的冗余参数,提高模型的效率。 实例:在卷积神经网络中,通过让多个卷积核共享相同的权重参数,可以显著减小模型的大小。 三、模型蒸馏算法 模型蒸馏是一种特殊的模型压缩技术,它通过让一个小模型(学生模型)从大模型(教师模型)中学习知识,来提升小模型的性能。类似于“老师教...
深度学习模型压缩技术是解决模型在边缘设备和嵌入式系统上部署困难的有效途径。通过权重裁剪、量化和知识蒸馏等方法,可以显著降低模型的计算复杂度和存储需求,提高模型的效率和可扩展性。千帆大模型开发与服务平台作为专业的模型开发和优化平台,为用户提供了丰富的模型压缩工具和算法,帮助用户轻松实现模型的压缩和优化。 未...
除此以外,还有权重共享、低秩分解等技术也可实现模型压缩。 2.Patient-KD 模型蒸馏 2.1. Patient-KD 简介 论文地址:Patient Knowledge Distillation for BERT Model Compression 图1: Vanilla KD和PKD比较 BERT预训练模型对资源的高需求导致其很难被应用在实际问题中,为缓解这个问题,论文中提出了Patient Knowledge Dis...
一，模型压缩技术概述 1.1，模型压缩问题定义 因为嵌入式设备的算力和内存有限，因此深度学习模型需要经过模型压缩后，方才能部署到嵌入式设备上。模型压缩问题的定义可以从 3 角度出发:模型压缩的收益:计算: 减少浮点运算量（FLOPs），降低延迟（Latency）存储: 减少内存占用，提高 GPU/NPU 计算利用率公式定义模型压缩...
除此以外,还有权重共享、低秩分解等技术也可实现模型压缩。 2.Patient-KD 模型蒸馏 2.1. Patient-KD 简介 论文地址:Patient Knowledge Distillation for BERT Model Compression 图1: Vanilla KD和PKD比较 BERT预训练模型对资源的高需求导致其很难被应用在实际问题中,为缓解这个问题,论文中提出了Patient Knowledge Dis...