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

图中标注了剪枝层(蓝色)、辅助变量(绿色)和预训练模型的固定输入/输出(粉色),以帮助理解各模块在剪枝过程中的相互关系与作用。通过上述过程,SparseLLM能够在LLaMA和OPT两种模型架构中实现高效的全局剪枝,最大化压缩效果的同时,保持模型的全局性能。实验部分实验设置为了验证SparseLLM框架的有效性,我们在多个大规模...

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...

尤其在细分领域如知识库问答、流程响应优化等特定业务场景下,通过模型蒸馏、剪枝等轻量化技术优化后的小模型,往往能够在达到与大模型基准效果相当的情况下,显著降低计算资源消耗、减少数据存储需求并加快训推速度,从而提升业务应用的性价比和实用性。大小模型的有效协同,将有利于充分发挥大模型在复杂任务处理上的优势,结...

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...

华映资本邱谆:大模型行业泡沫正在显现

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。他们都有一个共同点:起点和核心价值仍在大模型上。除了上述这些之外,产业实践中也还存在以下类型的小模型:...

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

Figure2:该图展示了SparseLLM框架在不同LLM架构中的工作原理(www.e993.com)2024年11月19日。左侧描绘了在OPT模型中的剪枝流程。SparseLLM通过引入辅助变量,将全局剪枝问题分解为可管理的子问题,利用线性层的上下投影模块(UpProj和DownProj)以及ReLU激活函数来实现模型压缩。右侧描绘了在LLaMA模型中的剪枝流程。此处,SparseLLM除了使用...

大模型时代(2):大模型的基本原理详解

剪枝(Pruning):移除模型中不重要的连接或权重,从而减小模型的规模。量化(Quantization):将模型中的浮点数精度降低(如从32位降低到8位),从而减小存储需求和计算复杂度。蒸馏(Distillation):通过教师-学生框架,将大型模型的知识迁移到小型模型中,从而实现模型压缩。

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

英伟达通过从模型中删除16层来进行深度剪枝,并将其从8B模型缩减为4B模型,此外还部署另一种技术,通过修剪嵌入维度和MLP中间层来进行宽度剪枝。除了剪枝,Nvidia还采用了经典蒸馏技术来提高Llama-3.1-Minitron4B的效率。知识蒸馏是一个过程,在这个过程中,一个较小的模型(即学生)会被训练成模仿一...

端侧模型带来的三个新思考:剪枝、蒸馏、量化

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。目前行业内比较知名的开发套件,比如英伟达APEX,就能有一个专门用来剪枝的库,可以帮助开发者...

...与哈工大共同推出SmartTrim,自适应剪枝技术提升多模态大模型效率

在训练SmartTrim模型时,研究人员采用了一种结合任务相关目标和计算开销目标的双重优化策略。通过重参数化技巧,解决了不可导二值mask的问题,实现了模型的端到端训练。此外,自蒸馏和课程学习策略的引入,进一步提高了剪枝后模型的性能,确保了训练过程的稳定性。