大模型也能切片,微软SliceGPT让LLAMA-2算计效率大增
简略权重矩阵的一些行和列,让 LLAMA-2 70B 的参数量减少 25%,模型还能保持 99% 的零样本任务机能,同时算计效率大大提升。这就是微软 SliceGPT 的威力。大型语言模型(LLM)通常拥有数十亿的参数,用了数万亿 token 的数据从事训练,这样的模型训练、部署成本都非常高。因此,人们经常用各种模型压缩技术来减少它们的算计需求。一般来讲,这些模型压缩技术可以分为四类:蒸馏、张量分…- 7
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