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原標(biāo)題：30%參數(shù)達(dá)到92%的表現(xiàn)，大模型稀疏化方法顯神通
關(guān)鍵字：模型,方法,數(shù)據(jù),任務(wù),上下文
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：6338字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)作者 | Axe_越當(dāng)我還是一位懵懂少年的時(shí)候，總認(rèn)為“任務(wù)難度”，“參數(shù)規(guī)?！焙汀皽?zhǔn)確率”是一個(gè)不可兼顧的三角，比如當(dāng)我想要挑戰(zhàn)更難的任務(wù)，追求獲得更高的準(zhǔn)確率，那必然就要在更大的模型參數(shù)量上進(jìn)行妥協(xié)。然而，真的是這樣嗎？
而在千帆閱盡以后，我才終于開(kāi)始感悟到，
“小孩子才做選擇，成年人全部都要”
論文標(biāo)題Enabling High-Sparsity Foundational Llama Models With Efficient Pretraining and Deployment
論文鏈接https://arxiv.org/pdf/2405.03594.pdf
到底怎樣才能把你變小過(guò)去我們?cè)谧龉こ虄?yōu)化時(shí)，常常會(huì)出現(xiàn)這樣的一段對(duì)話：
由于在量化（quantization）過(guò)程中，只保留每個(gè)參數(shù)的4位或8位數(shù)值參與運(yùn)算，因此不可避免地會(huì)帶來(lái)準(zhǔn)確度損失。除了量化以外，權(quán)重剪枝（weight pruning）也是一個(gè)常見(jiàn)的模型壓縮辦法，它通過(guò)讓部分參數(shù)為0來(lái)提高推理速度。然而，權(quán)重剪枝同樣面臨降準(zhǔn)確率的問(wèn)題，尤其是在面臨復(fù)雜任務(wù)的時(shí)候。
今天我們介紹的這篇文章，就致力于

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文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡(jiǎn)介：專(zhuān)業(yè)、有趣、深度價(jià)值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬(wàn)AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺(jué)和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189