模型容量通常与模型的复杂度相关。降低模型复杂度可以有效地减少模型的参数量,从而提高模型的泛化能力。可以通过减少模型的层数、减少每层的单元数等方式来降低模型的复杂度。 三、正则化方法 正则化方法是一种常用的优化模型容量的手段。常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化、Dropout等。正则化方法可以通过限制模型...
这表明,可以通过增加模型容量或预训练更长的时间表来改进Aim的性能。有趣的是,作者发现,在相同数量的浮点运算(FLOPs)下,训练时间较长的低容量模型实现的验证损失与训练时间较短的高容量模型相当。这一发现与Hoffmann等人一致,表明Aim可能遵循类似的扩展定律。然而,作者将在未来的工作中进一步研究这一方面。 Architecture...
在ICLR 2024会议上,一项研究提出了一种名为CAPABOOST的策略,这是一种旨在提高模型容量的同时保持参数高效的微调方法。这项研究的核心在于通过低秩更新和并行权重模块来增强模型的容量,而无需增加额外的参数。CAPABOOST策略的提出,为大型预训练模型的微调提供了一种新的、高效的解决方案。 在深度学习领域,尤其是在自然...
模型结构: 模型的结构包括层数、每层的神经元数量、卷积核大小等。较深的模型通常需要更多的显存,因为每一层都会产生中间计算结果。 输入数据: 推理时所需的显存与输入数据的尺寸有关。更大尺寸的输入数据会占用更多的显存。 批处理大小 BatchSize: 批处理大小是指一次推理中处理的样本数量。较大的批处理大小可能...
模型的表达能力:表达能力,也称之为模型的容量(Capacity) 。 表达能力偏弱:比如单层线性层, 它只能学习到线性模型,无法良好地逼近非线性模型; 但模型的表达能力过强时, 他就有可能把训练集的噪声模态也学到,导致在测试机上面表现不佳的现象(泛化能力偏弱)。
1. L1正则化:通过在损失函数中引入L1正则化项,使得模型的参数稀疏化,减少模型的容量。L1正则化可以将一些不重要的参数置为零,从而减少参数数量。 2. L2正则化:通过在损失函数中引入L2正则化项,使得模型的参数变得平滑,减少模型的过拟合。L2正则化可以降低模型的权重,减小模型容量。 三、使用模型压缩方法 1. 知识...
大语言模型之大 大模型的容量需求跟它具体落地的场景相关。 以Llama3-8B的大模型为例, 要落地到端侧还是一个新闻。 比如 移远通信推出大模型解决方案_中文科技资讯 从中截取一段来分析。 “此方案内置移远通信新一代旗舰级安卓智能模组SG885G-WF,其基于高通®QCS8550处理器开发而成,具有高达48 TOPS 的综合算...
。像广义线性回归模型对线性回归模型的补充,则就扩大了模型的容量,增加了其表达能力,也使得其更容易过拟合。 Figure 1, 线性回归模型,全部是线性组合。 Figure 2, 添加了二次项的广义线性回归模型。 Figure 3, 高达9次的广义线性回归模型。 事实上,模型的最大容量被称为表示容量(representational capacity),指的...