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模型的复杂模型转移到被称为学生模型的更简单模型。KD 背后的核心思想是从教师模型的全面知识中转化出更精简、更有效的...
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模型的复杂模型转移到被称为学生模型的更简单模型。KD 背后的核心思想是从教师模型的全面知识中转化出更精简、更有效的...
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模型的复杂模型转移到被称为学生模型的更简单模型。KD 背后的核心思想是从教师模型的全面知识中转化出更精简、更有效的...
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模型的复杂模型转移到被称为学生模型的更简单模型。KD 背后的核心思想是从教师模型的全面知识中转化出更精简、更有效的...
LLM 的大量能源消耗会加剧碳排放,人工智能研究与可持续发展也是非常重要的一个问题。解决这些挑战的一个可能的解决方案是利用模型压缩技术,在不显著影响性能的情况下具有减少碳排放的潜力。通过它,人类可以解决环境问题,增强人工智能的可访问性,并促进 LLM 部署中的包容性。本文中,来自中国科学院信息工程研究所、人大...
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。
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。
随着LLM 的突破性工作逐渐放缓,对于如何让更多人使用 LLM 成为时下热门的研究方向,模型压缩可能是 LLM 未来的一个出路。此前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 表示可以通过压缩的视角来看待无监督学习。本文首次总结了关于 LLM 的四种模型压缩方法,并提出了未来进一步研究的 ...
LLM 的大量能源消耗会加剧碳排放,人工智能研究与可持续发展也是非常重要的一个问题。解决这些挑战的一个可能的解决方案是利用模型压缩技术,在不显著影响性能的情况下具有减少碳排放的潜力。通过它,人类可以解决环境问题,增强人工智能的可访问性,并促进 LLM 部署中的包容性。本文中,来自中国科学院信息工程研究所、人大...