细粒度剪枝(fine-grained),向量剪枝(vector-level),核剪枝(kernel-level)方法在参数量与模型性能之间取得了一定的平衡,但是网络的拓扑结构本身发生了变化,需要专门的算法设计来支持这种稀疏的运算,被称之为非结构化剪枝。 而滤波器剪枝(Filter-level)只改变了网络中的滤波器组和特征通道数目,所获得的模型不需要专门的...
前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏、轻量级网络(紧凑的模型结构设计)以及滤波器(filter)层面的剪枝(结构化剪枝)等; 后端压缩,是指包括低秩近似、未加限制的剪枝(非结构化剪枝/稀疏)、参数量化以及二值网络等,目标在于尽可能减少模型大小,会对原始网络结构造成极大程度的改造。 总结:前端压...
蒸馏的全称为知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD),是2015 年由深度学习开山鼻祖Hinton 提出的一种模型压缩方法,是一种基于教师-学生网络思想的训练方法。 蒸馏已经成为压缩模型的主流方法之一,可以与量化和剪枝叠加使用,达到可观的压缩比。 原理 知识蒸馏的方法,一般是先训练一个性能较好的教师模型(大模型),然后使用这...
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...
https://www.youtube.com/watch?v=jW2cmZ-9hLk为了在保持大型模型能力的同时,给这些巨无霸瘦身,于是就产生了模型压缩技术。今天咱们就来简单聊聊模型压缩的四大核心技术,量化、剪枝、蒸馏和二值化。视频中提到的参考论文:https://arxiv.org/pdf/1603.05279https://arxiv
在深度学习和自然语言处理领域,大型语言模型(LLM)已经取得了显著的进展。然而,随着模型规模的增大,计算资源和存储成本也急剧增加。为了解决这一问题,模型压缩技术应运而生,旨在减小模型大小、降低计算复杂度并提升运行效率。中国科学院团队近期发表了首篇关于LLM模型压缩的综述文章,重点关注了剪枝、知识蒸馏和量化三种技术...
因此,模型压缩技术应运而生,成为解决这一问题的关键。本文将重点介绍模型压缩的三大主流技术:剪枝、量化和知识蒸馏。 一、剪枝技术 剪枝技术是一种通过去除神经网络中不重要的参数(如权重或神经元)来减少模型复杂性的方法。其目标是在尽量保持模型性能的同时,显著减少模型的计算量和存储需求。 1. 剪枝的分类 剪枝...
中文图书分类号:TP391密密级:公开UDC:004学学校代码:10005硕士专业学位论文PROFESSIONALMASTERDISSERTATION论论文题目:基于剪枝-量化-知识蒸馏结合的模型压缩算法的研究与应用论论文作者:刘佳阳专业类别/领域:计算机技术指指导教师:包振山:论文提交日期:00年年5月
智洋创新(688191.SH)：智洋自研大模型中应用了剪枝、量化和知识蒸馏等相关技术 格隆汇2月10日丨智洋创新(688191.SH)在互动平台表示，智洋自研大模型中应用了剪枝、量化和知识蒸馏等相关技术。
轻量化网络是指在保持模型精度的基础上，进一步减少模型参数量和复杂度的一种技术。它既包括了对网络结构的探索，又有知识蒸馏、模型剪枝、模型量化等模型压缩技术的运用，是目前工业界和学术界的一个研究重点。在5月份，智东西公开课AI技术教研组聚焦于轻量化网络设计与优化的研究与应用，全新策划推出「轻量化网络...