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

虽然理论上全局剪枝可以为模型提供最优的性能,尤其是在高稀疏度情况下,但它的主要缺点在于其内存开销巨大。为了实现全局剪枝,整个模型必须被加载到同一个GPU中,这对于如今规模巨大的LLMs(如GPT和LLaMA)来说是不现实的。局部剪枝为了规避全局剪枝的内存瓶颈,局部剪枝通过将模型压缩分解为每一层的子问题来减少内存消...

【青鸟飞扬教育】Python中的标签编码和独热编码

使用独热编码的缺点包括:它可能导致维度增加,因为为变量中的每个类别创建了单独的列。这可能会使模型更加复杂,训练速度更慢。它可能导致稀疏数据,因为大多数观测值在大多数独热编码列中的值为0。它可能会导致过度拟合,特别是当变量中有许多类别并且样本量相对较小时。独热编码是一种处理分类数据的强大技术,但...

面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

虽然通过关系转换矩阵成功表示出关系信息,R-GCN的缺点也较为明显:一方面,该模型对于关系的表示方法令实体与关系无法进行联合学习,从而难以挖掘实体之间的深层交互关系;另一方面,随着关系种类的增多,关系转换矩阵也会随之增多,这将导致模型出现参数爆炸的问题,从而无法继续进行训练pGCN:Vashishth等人[7...

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

虽然理论上全局剪枝可以为模型提供最优的性能,尤其是在高稀疏度情况下,但它的主要缺点在于其内存开销巨大。为了实现全局剪枝,整个模型必须被加载到同一个GPU中,这对于如今规模巨大的LLMs(如GPT和LLaMA)来说是不现实的。局部剪枝为了规避全局剪枝的内存瓶颈,局部剪枝通过将模型压缩分解为每一层的子问题来减少内存消...

太强了!深度学习的Top10模型!

缺点:计算资源需求高:由于ResNet通常需要构建深层的网络结构,导致计算量庞大,对计算资源和训练时间有着较高的要求。参数调优难度大:ResNet的参数数量众多,需要投入大量的时间和精力进行参数调优和超参数选择。对初始化权重敏感:ResNet对初始化权重的选择十分敏感,不合适的初始化可能导致训练不稳定或过拟合等问题。

深度学习GPU选购指南:哪款显卡配得上我的炼丹炉?

这有效地产生了2倍的速度,因为在共享内存的矩阵乘法过程中,带宽要求减半(www.e993.com)2024年11月5日。图2:在进行矩阵乘法之前,稀疏矩阵被压缩为密集表示。我在研究中致力于稀疏网络训练,我还写了一篇关于稀疏训练的博文。对我的工作的一个批评是:"你减少了网络所需的FLOPS,但并没有产生速度的提升,因为GPU不能进行快速的稀疏矩阵乘法"。

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...

2024年南京邮电大学硕士研究生考试大纲

4.3稀疏矩阵5树和二叉树5.1树的基本概念5.2二叉树5.2.1二叉树的定义及主要特征5.2.2二叉树的顺序存储和链式存储5.2.3二叉树的遍历5.2.4线索二叉树的基本概念和构造5.3树和森林5.3.1树的存储结构5.3.2森林和二叉树的转换5.3.3树和森林的遍历5.4树和二叉树的应用5.4.1二叉排序树5.4.2二叉平...

低功耗计算机视觉技术前沿,四大方向,追求更小、更快、更高效

缺点及改进方向:同样,剪枝也会带来训练时间的增加。如上表,同时使用剪枝和量化,训练时间增加了600%;如果使用稀疏约束对DNN进行剪枝时,这个问题会更加严重。此外,剪枝的优点,只有当使用自定义硬件或用于稀疏矩阵的特殊数据结构时才会显现出来。因此相比于现在的连接剪枝技术,Channel级的剪枝可能是一个改进方向,因为它不需...

两位图灵奖得主万字长文:新计算机架构,黄金十年爆发!

尤其是,Meltdown和Spectre安全缺陷导致了新的漏洞,这些漏洞会利用微架构中的漏洞,使得本来受保护的信息迅速泄露。Meltdown和Spectre使用所谓的侧通道攻击(Side-channelattacks),通过观察任务所需时间,将ISA级别上不可见的信息转换为时间上可见的属性,从而泄露信息。