知识蒸馏是让小模型去拟合大模型,从而让小模型学到与大模型相似的函数映射。使其保持其快速的计算速度前提下,同时拥有复杂模型的性能,达到模型压缩的目的。模型蒸馏的关键在于监督特征的设计,例如使用 Soft Target(软标签KD) 所提供的类间相似性作为依据 [9],或使用大模型的中间层特征图 [10] 或 attention map ...
虽然会出现一些固有的精度损失,但精巧的量化技术可以在精度下降最小的情况下实现实质性模型压缩。 量化可以分为三种主要方法:量化感知训练(QAT)、量化感知微调(QAF)以及训练后量化(PTQ)。这些方法的主要区别在于何时应用量化来压缩模型。QAT 在模型的训练过程中采用量化,QAF 在预训练模型的微调阶段应用量化,PTQ 在模型...
虽然会出现一些固有的精度损失,但精巧的量化技术可以在精度下降最小的情况下实现实质性模型压缩。 量化可以分为三种主要方法:量化感知训练(QAT)、量化感知微调(QAF)以及训练后量化(PTQ)。这些方法的主要区别在于何时应用量化来压缩模型。QAT 在模型的训练过程中采用量化,QAF 在预训练模型的微调阶段应用量化,PTQ 在模型...
虽然会出现一些固有的精度损失,但精巧的量化技术可以在精度下降最小的情况下实现实质性模型压缩。 量化可以分为三种主要方法:量化感知训练(QAT)、量化感知微调(QAF)以及训练后量化(PTQ)。这些方法的主要区别在于何时应用量化来压缩模型。QAT 在模型的训练过程中采用量化,QAF 在预训练模型的微调阶段应用量化,PTQ 在模型...
本文对大型语言模型的压缩和效率推理进行了综述。大型语言模型基于Transformer架构,具有强大的性能,但也带来了巨大的内存和计算成本。本文从算法角度对大型语言模型的压缩和效率推理方法进行了分类,包括量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计和动态网络。大型语言模型有两个显著特点:...
在人工智能领域,模型压缩作为一项关键技术,对于推动深度学习模型的落地应用具有重要意义。随着大型语言模型(LLMs)在自然语言处理任务中取得显著成功,其庞大的规模和计算需求给实际部署带来了重大挑战。因此,模型压缩技术成为缓解这些限制的关键研究领域。本文将对模型压缩技术进行深度探索,并综述其在大型语言模型中的应用与发...
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。
深度学习模型压缩加速 1、剪枝 (1)Deep Compression这篇文章(Stanford的Song Han) 如图 1所示,剪枝需要三个步骤,首先是训练一个普通的神经网络;然后我们选择一个阈值,将权重小于阈值的连接剪开,这样就得到一个稀疏连接的网络了(图 2);剪枝后网络性能肯定会下降一些,所以最后我们对这个稀疏网络进行再训练,将性能...
模型压缩和加速可以通过多种方式来实现。 首先是针对网络结构本身进行优化改进,常见的如使用3x3的小卷积核取代大卷积核;average-pooling取代了full-connection layers;MobileNets中使用depth-wise convolution替代传统的卷积方式等。 除了根据人工经验和数学模型设计的特有算子结构外,还包括模型剪枝、量化、蒸馏方法。剪枝方法...