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...
虽然会出现一些固有的精度损失,但精巧的量化技术可以在精度下降最小的情况下实现实质性模型压缩。 量化可以分为三种主要方法:量化感知训练(QAT)、量化感知微调(QAF)以及训练后量化(PTQ)。这些方法的主要区别在于何时应用量化来压缩模型。QAT 在模型的训练过程中采用量化,QAF 在预训练模型的微调阶段应用量化,PTQ 在模型...
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...
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...
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。
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...
【人工智能】模型压缩四大方法概述 | 量化、剪枝、蒸馏和二值化 | 模型瘦身 | 降低精度 | 速度提升 | 知识蒸馏 | 温度参数 | XNOR | 优缺点为什么叫QQ 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 1996 0 07:24 App 自研“A股温度”量化指标,提示系统性风险 1346 1 06:22 App 情绪周期量化工具 ...
例如,可以使用剪枝技术减小模型大小和计算复杂度,然后通过知识蒸馏将教师模型的丰富知识迁移到学生模型上,最后采用量化技术进一步压缩模型大小和提高推理速度。通过综合运用这些技术,可以在保证模型性能的同时实现高效的LLM模型压缩。总结:随着深度学习和自然语言处理领域的快速发展,LLM模型压缩技术变得越来越重要。本文详细探讨...
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...
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。