大语言模型的深度裁剪法

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原标题：大语言模型的深度裁剪法
关键字：模型,方法,深度,宽度,报告
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：8825字

内容摘要：

‍夕小瑶科技说 原创作者 | 芒果、Python‍引言：大语言模型的计算挑战与优化需求在人工智能领域，大语言模型（LLMs）已经成为推动语言理解和生成任务进步的重要力量。随着模型规模的不断扩大，如何优化这些模型的计算效率成为了一个迫切需要解决的问题。大型语言模型通常包含数十亿甚至数千亿的参数，这使得它们在部署和运行时需要巨大的计算资源。为了使这些模型更加易于访问并且在实际应用中更加高效，研究者们积极探索各种优化策略。
在众多优化策略中，结构化剪枝（structured pruning）方法被证明是一种有效的减少大型语言模型计算需求的手段。结构化剪枝通过移除模型中不必要的权重组，既可以减少模型的大小，又能够在不依赖特定硬件的情况下加速模型的运行。具体来说，宽度剪枝（width pruning）通过减少投影权重矩阵的大小（例如，移除注意力头）来缩小模型规模，同时保持层数不变。与之相对的深度剪枝（depth pruning）则是移除整个层或模块，但保持剩余权重的大小不变。
尽管当前的研究主要集中在宽度剪枝或宽度和深度剪枝的混合方法上，但对于这两种剪枝单元（宽度与深度）对于大型语言模型推理效率

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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI一线开发者、互联网中高管和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备行业嗅觉与报道深度。