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。 在实际运用剪枝技术时,通常需要综合考虑剪枝对模型运行速度的提升和...
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(通常称为教师模型...
减小模型大小:通过蒸馏,可以将大型模型的知识压缩到小型模型中,降低存储和计算成本。 保持高性能:学生模型在模仿教师模型的过程中,能够学习到其关键知识,从而保持较高的性能。 提升泛化能力:蒸馏过程中,学生模型可以学习到教师模型的多种知识表示,有助于提升其在不同任务上的泛化能力。 蒸馏过程: 教师模型训练:首先训...
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...
大模型蒸馏和剪枝用途 #小工蚁 #大模型应用 - 小工蚁于20240810发布在抖音,已经收获了18.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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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...
渐进式蒸馏:通过逐步增加教师模型的权重来训练学生模型,以避免模型在训练初期受到教师模型的影响过重。 无监督蒸馏:在缺乏监督标签的情况下,通过无监督学习方法来训练学生模型。 第3章: 剪枝原理与算法 3.1 剪枝的基本原理 剪枝是一种通过去除网络中不重要的连接或神经元来降低模型复杂度和计算量的方法。剪枝的基本原...
当论文使用大组参数作为裁剪粒度时,激活的大小也会减小。 量化。减少表示权重所需的比特长度。当论文也减少激活的比特长度时,论文可以实现矩阵乘法的加速。 知识蒸馏。通过传输PLM的有用知识来提高压缩模型的准确性。论文将知识蒸馏(KD)与其他压缩算法相结合,以提高压缩模型的准确性。 低秩逼近。基于低秩假设,使用低...
串行场景 操作步骤 以紫东太初大模型跨模态检索任务为例,操作步骤如下。 进入{CANN包安装路径}/ascend-toolkit/latest/tools/ascend_automl/examples/mindspore/prune/mm/retrieval目录。 参见opt_retrieval_ms_prune.md文件下载紫东.太初模型源码和数据集,并对模型脚本做