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原標(biāo)題：大語言模型的深度裁剪法
關(guān)鍵字：模型,方法,深度,寬度,報告
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8825字

內(nèi)容摘要：

?夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 芒果、Python?引言：大語言模型的計算挑戰(zhàn)與優(yōu)化需求在人工智能領(lǐng)域，大語言模型（LLMs）已經(jīng)成為推動語言理解和生成任務(wù)進(jìn)步的重要力量。隨著模型規(guī)模的不斷擴大，如何優(yōu)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(shù)十億甚至數(shù)千億的參數(shù)，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(yīng)用中更加高效，研究者們積極探索各種優(yōu)化策略。
在眾多優(yōu)化策略中，結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化剪枝通過移除模型中不必要的權(quán)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(quán)重矩陣的大小（例如，移除注意力頭）來縮小模型規(guī)模，同時保持層數(shù)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(quán)重的大小不變。
盡管當(dāng)前的研究主要集中在寬度剪枝或?qū)挾群蜕疃燃糁Φ幕旌戏椒ㄉ希珜τ谶@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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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(gòu)投資人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實驗室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報道深度。