优势:剪枝技术可以显著减小模型大小,降低存储成本和计算复杂度。同时,由于保留了模型的核心结构和连接,剪枝后的模型往往能够保持较好的性能。挑战:剪枝算法需要仔细选择剪枝准则和策略,以避免过度剪枝导致模型性能下降。此外,剪枝后的模型可能出现一些未被识别的冗余参数,需要通过后处理技术进一步优化。二、知识蒸馏知识蒸馏...
结构化剪枝剪掉基于特定规则的连接或分层结构,同时保留整体网络结构。非结构化剪枝针对单个参数,会导致不规则的稀疏结构。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...
与模型剪枝,量化前后的模型对比是一样的。所以知识蒸馏也被用于与相关技术进行结合,apprentice[9]框架是一个代表。 网络结构如上图所示,Teacher模型是一个全精度模型,Apprentice模型是一个低精度模型。 当然模型蒸馏还有一些其他方向,以及对其中每一个方向的深入解读。对模型蒸馏感兴趣的同学,欢迎到有三AI知识星球的网...
3.1.1 参数量化与剪枝 参数量化是一种将高精度浮点数转化为低精度数据表示的技术,从而有效减少模型的存储需求和计算负担。 3.1.1.1 二值化与低比特量化 二值化是将模型参数量化为单比特(0或1)的过程,例如,Binarized Neural Networks (BNNs) 将权重和激活值均量化为二值形式。下面是一个基于TensorFlow的二值化模...
蒸馏技术的主要特点1. 知识转移:学生模型通过模仿教师模型的输出或中间特征,学习其知识以接近或超越其性能。2. 分类方式:• 硬蒸馏:直接量化教师模型输出。• 软蒸馏:通过概率分布等关系传递知识,性能更优。3. 应用领域:• 自然语言处理(如GPT压缩)。• 图像识别(如ResNet蒸馏)。• 语音识别...
通过模型量化、蒸馏和压缩技术,启元大模型在医院现有计算资源上高效运行,实现临床「用得上、用得起」。 支持本地化部署,降低使用门槛,保障数据隐私。 愿景: 启元大模型旨在帮助医生解放双手与思维,让每一条数据、每一秒时间都尽力重塑牛与死的边界#工作生活都在乎#医疗#大模型#人工智能 ...
剪枝是一种强大的技术,通过删除不必要的或冗余组件来减少模型的大小或复杂性。众所周知,有许多冗余参数对模型性能几乎没有影响,因此在直接剪掉这些冗余参数后,模型性能不会收到太多影响。同时,剪枝可以在模型存储、内存效率和计算效率等方面更加友好。 剪枝可以分为非结构化剪枝和结构化剪枝,二者的主要区别在于剪枝目标...
结构化剪枝剪掉基于特定规则的连接或分层结构,同时保留整体网络结构。非结构化剪枝针对单个参数,会导致不规则的稀疏结构。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...
在进行知识蒸馏时,我们通常假设teacher模型有更好的性能,而student模型是一个压缩版的模型,这不就是模型压缩吗?与模型剪枝,量化前后的模型对比是一样的。所以知识蒸馏也被用于与相关技术进行结合,apprentice[9]框架是一个代表。 网络结构如上图所示,Teacher模型是一个全精度模型,Apprentice模型是一个低精度模型。
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。