NeurIPS|SparseLLM:突破性全局剪枝技术,大语言模型稀疏化革命

稀疏性与硬件加速的结合:尽管SparseLLM能够大幅减少模型的计算和存储开销,但在实际部署中如何高效利用硬件加速器(如GPU、TPU)的稀疏性支持仍是一个开放问题。未来的工作可以研究如何更好地结合稀疏矩阵乘法和硬件加速技术,以实现更大的性能提升。剪枝后的模型微调:尽管我们的实验已经展示了SparseLLM在高稀疏度下...

NeurIPS 2024|SparseLLM:突破性全局剪枝技术,大语言模型稀疏化革命

稀疏性与硬件加速的结合:尽管SparseLLM能够大幅减少模型的计算和存储开销,但在实际部署中如何高效利用硬件加速器(如GPU、TPU)的稀疏性支持仍是一个开放问题。未来的工作可以研究如何更好地结合稀疏矩阵乘法和硬件加速技术,以实现更大的性能提升。剪枝后的模型微调:尽管我们的实验已经展示了SparseLLM在高稀疏度下...

全球最有前途100家AI公司,中国2家上榜;抱抱脸MoE详解(必读);人大...

高效性:MoE的稀疏性设计减少了计算开销,提高了计算效率。表现能力:通过组合专家模型,MoE增强了对复杂数据结构的建模能力。可解释性:专家模型的独立性使得MoE的决策过程更易于理解和解释。大规模数据处理:MoE利用稀疏矩阵和GPU并行计算,有效处理大规模数据集,提升训练和推理效率。MoE问题训练复杂性:MoE的训练涉及...

AAAI 2021最佳论文Informer:效果远超Transformer的长序列预测神器!

其中是和q相同size的稀疏矩阵,它仅包含稀疏评估下下Top-u的queries,由采样factor所控制,我们令,这么做self-attention对于每个query-keylookup就只需要计算的内积,内存的使用包含,但是我们计算的时候需要计算没对的dot-product,即,,同时LSE还会带来潜在的数值问题,受此影响,本文提出了querysparsity评估的近似,即:...

【深度研究】癌症早筛:创新萌芽期的蓝海市场, 中外同台竞技的新兴...

步骤(E)稀疏矩阵的机器学习:建立了一种区分肿瘤样本和正常样本的算法,该算法结合了大量随机和稀有的甲基化模式,以解决早期癌症患者ctDNA含量低带来的挑战。2)项目进程在美国癌症研究协会(AACR)2019年年会上,燃石医学展示了结合ELSATM和MERMAIDTM的甲基化分析方法早期检测肺癌的数据。本次研究燃石与UCBerkeley、北京...

电磁频谱数据挖掘丨天地一体频谱认知智能领域研究前沿

3.3.1异常数据净化的稀疏矩阵表征353.3.2基于数据净化的稳健频谱感知363.4结果与分析393.4.1仿真参数设置393.4.2算法性能分析403.5本章小结48第4章异构的空时频谱数据挖掘494.1系统模型514.1.1授权用户的频谱占用模型51...

一篇读懂自动驾驶汽车决策层算法的新思路

该算法适于计算道路权值均为非负的最短路径问题,可以给出图中某一节点到其他所有节点的最短路径,以思路清晰,搜索准确见长。相对的,由于输入为大型稀疏矩阵,又具有耗时长,占用空间大的缺点。其算法复杂度为O(n??),n为节点个数。2.Lee算法...

手把手教你用 TensorFlow 实现文本分类(上)

使用交叉熵作为costfunction,由于文本矩阵为严重稀疏矩阵,导致出现y_tf.log(y)结果为0log0的现象。导致训练参数为Nan,给预测值加一个极小的值,防止与测试为0。雷锋网相关阅读:手把手教你用TensorFlow实现文本分类(下)手把手教你如何用TensorFlow实现基于DNN的文本分类...

结构有限元分析中的网格划分技术及其应用实例 - 软件与服务...

(4)节点编号排布:节点编号对于求解过程中的总体刚度矩阵的元素分布、分析耗时、内存及空间有一定的影响。合理的节点、单元编号有助于利用刚度矩阵对称、带状分布、稀疏矩阵等方法提高求解效率,同时要注意消除重复的节点和单元。4.装配结构中单元的协调(1)自由度不同的单元不协调:例如,ANSYS中SHELL63、BEAM4和SOLID...

英伟达全面分析(七),地表最强,车企疯抢,详解芯片Orin

一是对权重网络先进行密集训练(Densetrainedweights),再将网络权重修剪(pruning)为2:4的稀疏矩阵,稀疏矩阵中每个4个元素中有2个非零值,最后再对非零权重进行微调(fine-tune),通过权重网络压缩,使得数据占用空间和带宽减少为原来的一半;二是在TensorCore中加入选择电路,称为稀疏的tensorcore),根据权重的索引过...