模型压缩就是对模型的这些参数进行压缩处理,首要考虑的主要就是权重和偏置,使用的具体方法就是本文重点要介绍的量化、剪枝和蒸馏。 量化 量化就是降低模型参数的数值精度,比如最开始训练出的权重是32位的浮点数,但是实际使用发现用16位来表示也几乎没有什么损失,但是模型文件大小降低一般,显存使用降低一半,处理器和内存...
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...
例如,在资源受限的边缘设备上,剪枝和量化可能更为适用;而在需要保持模型高性能的场景中,蒸馏技术则更具优势。 精细调整参数:无论是剪枝、蒸馏还是量化,都需要精细调整相关参数以确保模型性能的优化。例如,在剪枝过程中需要评估不同剪枝策略对模型性能的影响;在蒸馏过程中需要选择合适的软标签温度参数等。 综合应用多种...
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...
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。研究者还倡导社区合作,为 LLM 建立一个具有生态意识、包罗万象...
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尤其在NLP领域,以BERT、GPT为代表的预训练模型规模越来越大。针对部署难题,可以使用剪枝、量化、蒸馏等传统的模型压缩技术,但是这些模型压缩技术整体的流程较长,直接串行结合的效果不佳。而OFA(Once For All)[1]技术巧妙地结合了剪枝、蒸馏和结构搜 发布于 2021-04-27 23:31...
A.量化 B.蒸馏 C.剪枝 D.增强学习
量化就是降低模型参数的数值精度,比如最开始训练出的权重是32位的浮点数,但是实际使用发现用16位来表示也几乎没有什么损失,但是模型文件大小降低一般,显存使用降低一半,处理器和内存之间的通信带宽要求也降低了,这意味着更低的成本、更高的收益。 量化、剪枝、蒸馏,如果你经常关注大语言模型,一定会看到这几个词,单...
端侧化是指将人工智能模型部署到终端设备上,直接在数据产生和处理的源头进行智能计算。随着人工智能技术的飞速发展,大型模型(大模型)在诸多领域取得了显著的成果,例如自然语言处理、 计算机 视觉和语音识别等。然而,大模型的部署和应用面临着诸多挑战,如计算资源消耗