在本节中,我们提供了LLM-Pruner的详细解释。遵循常规的剪枝流程,LLM-Pruner包含三个步骤:发现阶段,估计阶段,恢复阶段。 (1) 发现阶段:这一步聚焦于识别LLM内部相互依赖的结构,这些相互依赖的结构需要被同时移除已确保剪枝后结构的正确性。 (2) 估计阶段:一旦耦合结构被分组,第二步就包含估计每个组对模型总体性能的...
LLM-Pruner适用于需要大规模部署和推理的语言模型应用场景。通过使用LLM-Pruner进行剪枝,可以减小模型的体积和计算复杂度,提高推理速度,降低部署成本。此外,LLM-Pruner还可以应用于移动设备、边缘计算等资源受限的场景,提供高效的语言处理能力。五、总结LLM-Pruner作为一种高效的剪枝技术,结合了剪枝和少量数据、少量训练的...
压缩方法是任务无关的 压缩只需要50k个公开可用的样本,极大降低了数据集获取的代价 快速压缩,压缩过程在三个小时内结束 自动结构化剪枝框架,无需手工设计组件 剪枝去除20%的参数,模型仍能保持原模型93.6%的性能。 识别依赖关系和耦合结构 见DepGraph详解 - 知乎 (zhihu.com) 结构权重重要性 一组耦合结构可以定义为...
我们使用多个 zero-shot 数据集评估了 LLM-Pruner 在三个不同模型(LLaMA,Vicuna 和 ChatGLM)上的有效性。我们的实验结果表明,LLM-Pruner 成功地剪枝了模型,在保留 zero-shot 能力的同时减轻了计算负担。 欢迎试用我们的项目: https://github.com/horseee/LLM-Pruner 更多阅读 #投 稿通道# 让你的文字被更多人...
LLM-Pruner: On the Structural Pruning of Large Language Models [arXiv] Xinyin Ma, Gongfan Fang, Xinchao Wang National University of Singapore Why LLM-Pruner Task-agnostic compression: The compressed LLM should retain its original ability as a multi-task solver. Less training corpus: In this wor...
Please check [Issue #25](https://github.com/horseee/LLM-Pruner/issues/25) for details. 2. LLaMA1-7B: We use the checkpoint of [decapoda-research/llama-7b-hf](https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf) in our experiments, which is not available now. Please consider using ...
LLMPruner是一个大语言模型裁剪工具,通过对大语言模型的冗余词表进行裁剪,减少模型参数量,降低显存占用,提升训练速度,并且能够保留预训练中学习到的知识。 大语言模型(LLM, Large Language Model)犹如雨后春笋般,其虽然效果惊艳,但参数量巨大,让普通玩家望而却步。 如今的大语言模型大多为多语种大预言模型(Multilingual...
最后,我们利用 LoRA 对被剪枝模型进行快速恢复和调整。我们使用多个 zero-shot 数据集评估了 LLM-Pruner 在三个不同模型(LLaMA,Vicuna 和 ChatGLM)上的有效性。我们的实验结果表明,LLM-Pruner 成功地剪枝了模型,在保留 zero-shot 能力的同时减轻了计算负担。
LLMPruner是一个大语言模型裁剪工具,通过对大语言模型的冗余词表进行裁剪,减少模型参数量,降低显存占用,提升训练速度,并且能够保留预训练中学习到的知识。 大语言模型(LLM, Large Language Model)犹如雨后春笋般,其虽然效果惊艳,但参数量巨大,让普通玩家望而却步。 如今的大语言模型大多为多语种大预言模型(Multilingual...
提出了LLM-Pruner, 由3步组成: Discovery Stage: 将LLMs中的神经元分组, 组内的神经元相互依赖; Estimation Stage: 评估每一组对性能的贡献, 并决定裁减哪一组; Recover Stage: 实施后训练, 缓解由裁剪带来的性能损失; 评估每一组重要性: 数据集: 利用公开数据集; ...