压缩大型语言模型(LLMs):缩小10倍、性能保持不变
对于给定的神经网络,训练后量化(PTQ)通过将参数替换为低精度数据类型来压缩模型(例如,从FP16转换为INT-8)。这是减少模型计算需求最快速和简单的方法之一,因为它无需额外的训练或数据标注[4]。虽然这是一种相对简便的降低模型成本的方法,但过度使用这种技术进行量化(例如,从FP16转换为INT4)通常会导致性能下降,这...
浪潮通信系统申请数据传输相关专利,提高原始数据压缩比和传输效率
系统包括:编码模块,从第一子知识库获取知识,基于知识,对原始数据进行编码,得到多层神经网络,将多层神经网络和关键参数传输至解码模块;解码模块,从第二子知识库获取知识,基于知识和关键参数,对多层神经网络进行解码,得到原始数据。
华为公司申请神经网络模型的压缩方法、装置和存储介质专利,降低...
金融界2023年12月27日消息,据国家知识产权局公告,华为技术有限公司申请一项名为“神经网络模型的压缩方法、装置和存储介质“,公开号CN117291246A,申请日期为2022年6月。专利摘要显示,本申请涉及一种神经网络模型的压缩方法、装置和存储介质。该方法包括:响应于使用神经网络模型执行推理任务的指令,获取存储器存储的训练...
神经网络压缩与加速技术的最新发展动态
在移动设备上,神经网络压缩与加速技术可以提高应用的响应速度和能耗效率,使得智能手机、平板电脑等设备能够更好地支持人工智能应用。在边缘计算中,神经网络压缩与加速技术可以减少数据传输和计算的开销,提高边缘设备的计算能力和响应速度。在云计算中,神经网络压缩与加速技术可以减少服务器的计算负载,提高云服务的性能...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
1.二值化网络可以视为量化方法的一种极端情况:所有的权重参数取值只能为±1±1,也就是使用1bit来存储Weight和Feature。在普通神经网络中,一个参数是由单精度浮点数来表示的,参数的二值化能将存储开销降低为原来的1/32。2.二值化神经网络以其高的模型压缩率和在前传中计算速度上的优势,近几年...
OpenCV分享:从新手到专家,计算机视觉工程师的成长指南
统计技术使得深度学习模型的优化成为可能(www.e993.com)2024年10月23日。随机梯度下降等方法依赖于概率方法来寻找神经网络的最优参数。统计方法用于检测和跟踪图像或视频序列中的对象。对象的运动则是用概率模型来预测。构成计算机视觉很大一部分的机器学习模型同样使用概率和统计学。卷积神经网络等模型则使用统计数据来识别和分类图像中的模式。
“大模型本质就是两个文件!”特斯拉前AI总监爆火LLM科普,时长1...
以700亿参数的羊驼2为例,就需要6000块GPU,然后花上12天得到一个大约140GB的“压缩文件”,整个过程耗费大约200万美元。而有了“压缩文件”,模型就等于靠这些数据对世界形成了理解。那它就可以工作了。简单来说,大模型的工作原理就是依靠包含压缩数据的神经网络对所给序列中的下一个单词进行预测。
自动驾驶神经网络模型压缩与模型加速浅谈
其中现有的研究工作主要强调压缩卷积神经网络和全连接层,但针对递归神经网络和图神经网络等模型所作的工作不多。而这些模型现在也开始大量应用于自动驾驶的预测、跟踪和决策。另外,尽管现有文献中采用的不同的精度保持机制,但DNN模型仍然面临性能的损失。这一些问题仍需要研究人员和工程人员进一步研究和探索。
74KB图片也高清,谷歌用神经网络打造图像压缩新算法
最新的好消息是,谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC,在码率高度压缩的情况下,仍能对图像高保真还原。GAN(GenerativeAdversarialNetworks,生成式对抗网络)顾名思义,系统让两个神经网络相互「磨炼」,一个神经网络负责生成接近真实的数据,另一个神经网络负责区分真实数据与...
NeurIPS 2019 神经网络压缩与加速竞赛双项冠军技术解读
雷锋网AI开发者讯,日前,神经信息处理系统大会(NeurIPS2019)于12月8日至14日在加拿大温哥华举行,中国科学院自动化研究所及其南京人工智能芯片创新研究院联合团队在本次大会的神经网络压缩与加速竞赛(MicroNetChallenge)中获得双料冠军!据悉,本次NeurIPS大会参会人数愈13000人,今年共收到投稿6743篇,再次打破了历年来...