扩散模型训练方法一直错了!谢赛宁:Representation matters

REPresentationAlignment（REPA）是一种简单的正则化方法，其使用了近期的扩展Transformer架构。简单来说，该技术就是一种将预训练的自监督视觉表征蒸馏到扩展Transformer的简单又有效的方法。这让扩散模型可以利用这些语义丰富的外部表征进行生成，从而大幅提高性能。观察REPA的诞生基于该团队得到的几项重要观察。他...

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

在模型剪枝中,剪枝方法主要分为两大类:全局剪枝(GlobalPruning)和局部剪枝(LocalPruning)。全局剪枝全局剪枝旨在对整个模型应用统一的稀疏化掩码(sparsitymask),以最小化未压缩模型与压缩模型之间的全局损失。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。

端侧大模型浪潮奔涌而至:态势、影响与建议

一是模型剪枝,即通过去除不重要的参数来降低模型复杂度,其基本原理是评估各个参数对模型性能的影响,并去除对最终结果影响较小的参数,从而实现模型的稀疏化。例如,NVIDIA的APEX库提供了剪枝工具,可帮助开发者快速识别并删除低权重参数,使得许多在手机上运行的大模型得以显著压缩。二是知识蒸馏,是一种将大型复杂模型(教...

《2024中国MaaS市场发展研究报告》正式发布,MaaS推动模型在企业级...

具体而言,一是通过模型蒸馏、稀疏化、量化等优化方法提高模型推理效率,二是通过集成模型优化、自动化部署与高效监控工具,有效降低了模型从训练到实际应用的门槛与周期。同时,模型推理工具链还具备可扩展性和灵活性。随着新技术的不断涌现和业务需求的不断变化,推理工具链能够快速适应并进行相应的优化升级,从而确保了模型...

一篇文章系统看懂大模型

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:Agent简单理解就是具备某一项能力的AI应用,如果互联网时代的应用叫APP,AI时代的应用叫Agent;Chatbot:Chatbot表示AI聊天机器人,表示一类以聊天的方式为应用交互的AI应用,包括像Cha...

聊了一百位硅谷大模型从业者后,我们对 AGI 投资产生了新的思考

为打破英伟达显卡带来的高额算力成本投入的僵局,很多下游行业玩家推出“垂直行业小模型”或者“端侧小模型”,但可惜在技术路线上很难真正有捷径可走(www.e993.com)2024年11月19日。这些小模型,除了通过RAG或者微调生成的模型、也包括大模型蒸馏后的小模型,即用大模型生产数据去训练出的模型,以及对大模型裁剪、压缩、剪枝后的模型。他们都有一个...

华映资本邱谆:大模型行业泡沫正在显现

为打破英伟达显卡带来的高额算力成本投入的僵局,很多下游行业玩家推出“垂直行业小模型”或者“端侧小模型”,但可惜在技术路线上很难真正有捷径可走。这些小模型,除了通过RAG或者微调生成的模型、也包括大模型蒸馏后的小模型,即用大模型生产数据去训练出的模型,以及对大模型裁剪、压缩、剪枝后的模型。他们都有一个...

硅谷深思:GPT应用迟未爆发,大模型泡沫根源初探

全量参数“微调”已经接近下文提及的重新训练,风险和成本都增加;而无论是冻结还是低秩适应(LoRA)的方法,目前也都无法完全避免风险。事实上即便只做对齐微调,能做到最安全且最优效果的可能也还是对底座模型实现非常熟悉的团队。丨Agent大范畴上可归类于后训练的高级手段,其中包含Langchain等编排同时结合反思、规划、...

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

在模型剪枝中,剪枝方法主要分为两大类:全局剪枝(GlobalPruning)和局部剪枝(LocalPruning)。全局剪枝全局剪枝旨在对整个模型应用统一的稀疏化掩码(sparsitymask),以最小化未压缩模型与压缩模型之间的全局损失。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...

端侧模型带来的三个新思考:剪枝、蒸馏、量化

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响很小,则将其设置为0,从而使得模型更加稀疏。