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...
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...
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...
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...
【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 14:07 量化工具-打板监控v2系统 重磅发布,支持同花顺/通达信 量化百晓生 1096 0 【20分钟学会】如何从零开始实现大模型知识蒸馏(Qwen2.5系列模型),从原理讲解、...
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...
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 剪枝技术可以根据剪枝的粒度和方式进行分类。按粒度划分,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。
智洋创新：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 每经快讯，有投资者在投资者互动平台提问：你好，请问公司目前有没有对大模型进行剪枝、量化、知识蒸馏等相关技术？智洋创新（688191.SH）2月10日在投资者互动平台表示，尊敬的投资者，您好。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...