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

资讯热榜

OpenAI 宣布印度用户可享受一年免费 ChatGPT Go 服务软银豪掷225亿美元加码OpenAI，AI音乐与超级融资计划全面提速全网刷屏的「电影感」三宫格图片，教你用AI快速生成！ LangChain V1.0 深度解析：手把手带你跑通全新智能体架构消息称软银批准对 OpenAI 追加 225 亿美元投资，助力未来上市 LLM 应用评估综合指南（多轮对话系统、RAG、AI Agent）作为一个AI博主，我劝你先别急着用AI 中小企业AI落地的算力“最优解”：一台插电即用的Mac mini

标签云

AI 人工智能 OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek 谷歌 AI绘画机器人大模型数据 Midjourney 开源 Meta 智能微软用户 AI新词 GPT 学习技术智能体马斯克 Gemini 图像 Anthropic 英伟达 AI创作训练 LLM 论文代码算法 Agent AI for Science 芯片苹果腾讯 Stable Diffusion Claude 蛋白质开发者生成式神经网络 xAI 机器学习 3D RAG 人形机器人研究 AI视频生成大语言模型具身智能 Sora 工具 GPU 百度华为计算字节跳动 AI设计 AGI 大型语言模型搜索视频生成场景深度学习 DeepMind 架构生成式AI 编程视觉 Transformer 预测 AI模型伟达亚马逊 MCP