SliceGPT
大模型也能切片,微软SliceGPT让LLAMA-2计算效率大增
删除权重矩阵的一些行和列,让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%,模型还能保持 99% 的零样本任务性能,同时计算效率大大提升。这就是微软 SliceGPT 的威力。大型语言模型(LLM)通常拥有数十亿的参数,用了数万亿 token 的数据进行训练,这样的模型训练、部署成本都非常高。因此,人们经常用各种模型压缩技术来减少它们的计算需求。一般来讲,这些模型压缩技术可以分为四类:蒸馏、张量分解(包括低秩因式分解)、剪枝和量化。其中,剪枝方法已经存在了一段时间,但许多方法需要在剪枝后进行恢复微调(RFT)以保持
1/30/2024 3:01:00 PM
机器之心
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