大語(yǔ)言模型的深度裁剪法

AIGC動(dòng)態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：大語(yǔ)言模型的深度裁剪法
關(guān)鍵字：模型,方法,深度,寬度,報(bào)告
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8825字

內(nèi)容摘要：

?夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)作者 | 芒果、Python?引言：大語(yǔ)言模型的計(jì)算挑戰(zhàn)與優(yōu)化需求在人工智能領(lǐng)域，大語(yǔ)言模型（LLMs）已經(jīng)成為推動(dòng)語(yǔ)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(kuò)大，如何優(yōu)化這些模型的計(jì)算效率成為了一個(gè)迫切需要解決的問(wèn)題。大型語(yǔ)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?cè)诓渴鸷瓦\(yùn)行時(shí)需要巨大的計(jì)算資源。為了使這些模型更加易于訪問(wèn)并且在實(shí)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(yǔ)言模型計(jì)算需求的手段。結(jié)構(gòu)化剪枝通過(guò)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(lài)特定硬件的情況下加速模型的運(yùn)行。具體來(lái)說(shuō)，寬度剪枝（width pruning）通過(guò)減少投影權(quán)重矩陣的大小（例如，移除注意力頭）來(lái)縮小模型規(guī)模，同時(shí)保持層數(shù)不變。與之相對(duì)的深度剪枝（depth pruning）則是移除整個(gè)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?duì)于這兩種剪枝單元（寬度與深度）對(duì)于大型語(yǔ)言模型推理效率

原文鏈接：大語(yǔ)言模型的深度裁剪法

聯(lián)系作者

文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡(jiǎn)介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見(jiàn)。聚集25萬(wàn)AI一線(xiàn)開(kāi)發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線(xiàn)作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺(jué)與報(bào)道深度。