一篇文章系统看懂大模型

模型蒸馏:模型蒸馏是一种通过将大模型(称为教师模型)的知识传递给一个小模型(称为学生模型)的技术。学生模型通过学习教师模型输出的知识来提高其性能,保持与大模型相近的精度。模型剪枝:模型剪枝表示去除大模型不需要的参数,把整体的参数规模降低下来,从而降低模型的计算量和成本消耗;3)AI应用相关术语智能体Agent...

小而强,英伟达剪枝、蒸馏出 Llama-3.1-Minitron 4B AI 模型

IT之家8月17日消息,英伟达公司联合Meta公司发布了最新的Llama-3.1-Minitron4BAI模型,主要通过结构化权重剪枝、知识提炼等尖端技术,成功蒸馏(Distill)出40亿参数的“小而强”模型。图源:英伟达Llama-3.1-Minitron4B模型在Llama-3.1-Minitron8B基础上蒸馏而来,英伟达在深度和宽度方向上使用了...

AI 早报-英伟达剪枝、蒸馏出 Llama-3.1-Minitron 4B AI 模型;李...

1.英伟达剪枝、蒸馏出Llama-3.1-Minitron4BAI模型8月17日消息,英伟达公司联合Meta公司发布了最新的Llama-3.1-Minitron4BAI模型,主要通过结构化权重剪枝、知识提炼等尖端技术,成功蒸馏(Distill)出40亿参数的“小而强”模型。2.微信蚂蚁押注AI应用商店,巨头争抢千亿“苹果税”作为国内...

英伟达玩转剪枝、蒸馏:把Llama 3.1 8B参数减半,性能同尺寸更强

1.英伟达从15B模型开始,评估每个组件(层、神经元、头和嵌入通道)的重要性,然后对模型进行排序和剪枝,使其达到目标大小:8B模型。2.接着使用模型蒸馏进行了轻度再训练,原始模型作为老师,剪枝后的模型作为学生。3.训练结束后,以小模型(8B)为起点,剪枝和蒸馏为更小的4B模型。从15B模型进行剪枝与蒸...

端侧模型带来的三个新思考:剪枝、蒸馏、量化

于是,在大模型端侧化的前提下,出现了三种新的业务模式。剪枝想要花开得灿烂,就免不了定期进行剪枝,在大模型领域也奉行如此的道理。模型剪枝是一种模型压缩技术,旨在减小模型规模、降低计算量和内存占用,同时尽量保持原始模型的性能。其基本原理是将模型中的权重或其他参数进行逐个检查,如果某个参数对模型的性能影...

哈工大联合度小满研发自适应剪枝算法 提升多模态大模型效率

在视觉语言大模型(VLM)的研究和应用中,高计算成本一直是制约其广泛部署的主要障碍(www.e993.com)2024年11月18日。近日,哈尔滨工业大学联合度小满共同研发出一种创新的自适应剪枝算法——SmartTrim。该算法针对多模态大模型的冗余计算进行有效削减,实现了显著的效率提升,相关研究成果已被国际自然语言处理领域顶级会议COLING24接收。

自适应剪枝让多模态大模型加速2-3倍,哈工大等推出SmartTrim

自蒸馏与课程训练策略:我们还引入一种自蒸馏的训练策略来提高通过自适应剪枝得到的小模型:通过对齐剪枝后的小模型和全容量模型之间输出,使得剪枝模型的输出与全容量模型更为一致,进一步提高小模型的能力。另外我们利用课程学习的训练方式指导模型的训练,使模型稀疏度逐步减低到目标比例,从而保证了优化过程的稳定性。

知识蒸馏:解锁大模型的智慧密码

通过知识蒸馏,我们可以从大模型中提取这些精华特征,并将它们应用到更小的模型中,以解决资源受限的场景下的任务。这就像是从一幅巨大的艺术作品中提取出最精彩的片段,让它们在一个更小的画布上大放异彩。参数精简是一种减少模型参数数量的方法,旨在减少模型的复杂性和计算需求。它可以通过剪枝、量化和低秩近似等技术...

中国科学院大连化物所等开发出用于电池寿命预测的深度学习模型

目前,该电池数字大脑系统作为大规模工商业储能和电动汽车的能量管理核心,可部署于云端服务器和客户端嵌入式设备。这一模型平衡了预测准确率和计算成本,提高了电池数字大脑对于寿命预估的应用价值。未来,该团队将通过模型蒸馏、剪枝等方法进一步优化模型,从而提高系统的鲁棒性和资源利用率。

轻量级冠军:英伟达发布最精确的小语言模型 可在移动设备上运行

英伟达(NVIDIA)推出了Mistral-NeMo-Minitron8B,这是一款由英伟达与MistralAI合作开发的MistralNeMo12B模型的紧凑版本。不仅精度高,而且计算效率高,可在GPU加速的数据中心、云和工作站上运行模型。通过剪枝和蒸馏技术优化,这款小型模型在保持尖端精度的同时,降低了计算成本,并且可以在工作站和笔记本电脑等设备上...