大語言模型的深度裁剪法

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原標題：大語言模型的深度裁剪法
關鍵字：模型,方法,深度,寬度,報告
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：8825字

內容摘要：

?夕小瑤科技說 原創作者 | 芒果、Python?引言：大語言模型的計算挑戰與優化需求在人工智能領域，大語言模型（LLMs）已經成為推動語言理解和生成任務進步的重要力量。隨著模型規模的不斷擴大，如何優化這些模型的計算效率成為了一個迫切需要解決的問題。大型語言模型通常包含數十億甚至數千億的參數，這使得它們在部署和運行時需要巨大的計算資源。為了使這些模型更加易于訪問并且在實際應用中更加高效，研究者們積極探索各種優化策略。
在眾多優化策略中，結構化剪枝（structured pruning）方法被證明是一種有效的減少大型語言模型計算需求的手段。結構化剪枝通過移除模型中不必要的權重組，既可以減少模型的大小，又能夠在不依賴特定硬件的情況下加速模型的運行。具體來說，寬度剪枝（width pruning）通過減少投影權重矩陣的大小（例如，移除注意力頭）來縮小模型規模，同時保持層數不變。與之相對的深度剪枝（depth pruning）則是移除整個層或模塊，但保持剩余權重的大小不變。
盡管當前的研究主要集中在寬度剪枝或寬度和深度剪枝的混合方法上，但對于這兩種剪枝單元（寬度與深度）對于大型語言模型推理效率

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網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，兼備行業嗅覺與報道深度。