剪枝可以在训练过程中进行,也可以在训练结束后进行。在训练过程中进行剪枝操作的话,通常是按照一定的剪枝比例进行,然后再重新训练来调整剩余的参数。在训练结束后进行剪枝操作的话,通常是根据一定的剪枝策略来选择需要剪枝的参数,并对它们进行剪枝。 蒸馏 神经网络中的蒸馏(Knowledge Distillation)指的是...
一般而言,根据剪枝流程的位置,可以将剪枝操作分为两种:训练时剪枝和后剪枝。 训练时剪枝其实和训练时使用Dropout 操作较为类似,训练时剪枝会根据当前模型的结果,删除不重要的结构,固化模型再进行训练,以后续的训练来弥补部分结构剪枝带来的不利影响,避免模型因为剪枝操作而造成的精度陡降。 后剪枝则是在模型训练完成后...
通过剪枝,可以在不显著降低模型性能的前提下,大幅度减少模型的存储需求和计算成本。 二、蒸馏(Knowledge Distillation) 原理 知识蒸馏是一种模型压缩和迁移学习的技术,其核心思想是将一个大型模型(教师模型)的知识传递给一个小型模型(学生模型),以提高小型模型的性能。在蒸馏过程中,教师模型会输出一组包含丰富信息的软...
剪枝不仅涉及权重参数的剪枝,还可以剪除某些神经元节点,如下图所示: 注意剪枝并非适合所有的模型,对于一些稀疏模型(大部份参数都为0或者接近于0),剪枝可能没什么效果;对于一些参数比较少的小型模型,剪枝可能导致模型性能的明显下降;对于一些高精度的任务或者应用,也不适合对模型进行剪枝,比如医疗诊断这种人命关天的事。
工业界主流的模型压缩方法有:知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD)轻量化模型架构(也叫紧凑的模型设计)、剪枝(Pruning)、量化(Quantization)。各个模型压缩方法总结如下: 二,知识蒸馏 一个复杂模型可由多个简单模型或者强约束条件训练得到。复杂模型特点是性能好,但其参数量大,计算效率低。小模型特点是计算效率高,但是其...
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...
蒸馏过程通常包括两个阶段:预训练和微调。在预训练阶段,使用大模型对数据集进行训练,并生成软标签或计算特征表示。在微调阶段,使用生成的软标签或特征表示作为目标来对小模型进行训练。 结论 量化、剪枝和蒸馏是提高模型效率和推理速度的重要技术。量化可以减小模型的存储空间和计算复杂度,剪枝可以减小模型的大小,并利用...
剪枝对于端侧化模型来说可谓是重中之重,现如今所有能有各种各样的手机大模型,都是剪枝技术带来的成果。但是在眼下阶段,剪枝技术还不够成熟,普遍存在两种情况。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...
量化、剪枝、蒸馏,其实是通用的神经网络模型压缩技术,不是大语言模型专有的。 模型压缩的意义 通过压缩,模型文件会变小,其使用的硬盘空间也会变小,加载到内存或者显存时使用的缓存空间也会变小,并且模型的运行速度还可能会有一些提高。 通过压缩,使用模型将消耗更少的计算资源,这可以极大的扩展模型的应用场景,特别...
蒸馏过程: 教师模型训练:首先训练一个高性能的教师模型。 知识提取:提取教师模型对数据的预测概率分布等关键信息。 学生模型训练:使用提取的知识训练学生模型,使其能够模仿教师模型的行为。 结语 量化、剪枝与蒸馏作为大模型压缩的三大法宝,各有千秋,相辅相成。通过综合运用这些技术,我们可以在保证模型性能的前提下,实...