30%参数达到92%的表现，大模型稀疏化方法显神通

AIGC动态欢迎阅读

原标题：30%参数达到92%的表现，大模型稀疏化方法显神通
关键字：模型,方法,数据,任务,上下文
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：6338字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | Axe_越当我还是一位懵懂少年的时候，总认为“任务难度”，“参数规模”和“准确率”是一个不可兼顾的三角，比如当我想要挑战更难的任务，追求获得更高的准确率，那必然就要在更大的模型参数量上进行妥协。然而，真的是这样吗？
而在千帆阅尽以后，我才终于开始感悟到，
“小孩子才做选择，成年人全部都要”
论文标题Enabling High-Sparsity Foundational Llama Models With Efficient Pretraining and Deployment
论文链接https://arxiv.org/pdf/2405.03594.pdf
到底怎样才能把你变小过去我们在做工程优化时，常常会出现这样的一段对话：
由于在量化（quantization）过程中，只保留每个参数的4位或8位数值参与运算，因此不可避免地会带来准确度损失。除了量化以外，权重剪枝（weight pruning）也是一个常见的模型压缩办法，它通过让部分参数为0来提高推理速度。然而，权重剪枝同样面临降准确率的问题，尤其是在面临复杂任务的时候。
今天我们介绍的这篇文章，就致力于

原文链接：30%参数达到92%的表现，大模型稀疏化方法显神通

联系作者

文章来源：夕小瑶科技说
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189