今日arXiv最熱NLP大模型論文：微軟提出SliceGPT，刪除25%模型參數(shù)，性能幾乎無損

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原標題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：微軟提出SliceGPT，刪除25%模型參數(shù)，性能幾乎無損
關鍵字：模型,解讀,矩陣,切片,權重
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數(shù)：10032字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 松果、Python引言：探索大型語言模型的高效壓縮方法隨著大型語言模型（LLMs）在自然語言處理領域的廣泛應用，它們對計算和內存資源的巨大需求成為了一個不容忽視的問題。為了緩解這些資源限制，研究者們提出了多種模型壓縮方法，其中剪枝（pruning）技術因其在后訓練階段應用的潛力而備受關注。然而，現(xiàn)有的剪枝技術面臨著需要額外數(shù)據(jù)結構支持和在當前硬件上受限的加速效果等挑戰(zhàn)。在這篇博客中，我們將探討一種新的剪枝方案——SliceGPT，它通過刪除權重矩陣的行和列來壓縮大型模型，同時保持了模型的性能。
論文標題：
SLICEGPT: COMPRESS LARGE LANGUAGE MODELS BY DELETING ROWS AND COLUMNS
論文機構：
ETH Zurich, Microsoft Research
論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/2401.15024.pdf
項目地址：
https://github.com/microsoft/TransformerCompression
聲明：本期論文解讀非人類撰寫，全文由賽博馬良

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文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報道深度。