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清华大学和哈尔滨工业大学联合发布了一篇论文,成功将大模型压缩到1bit,仍保持83%的性能。这一成果标志着量化模型领域的一次重大突破。随着技术的不断进步,将有望实现将大型语言模型等大模型压缩到极低位宽,并实现在移动设备上高效运行的愿景。
WhisperKit是一个专为自动语音识别模型压缩与优化设计的强大工具。它不仅支持对模型进行压缩和优化提供详细的性能评估数据。通过WhisperKit官网,您可以详细了解该工具的功能和应用,并体验其卓越的自动语音识别模型优化能力。
SliceGPT是微软开发的一种新型的大语言模型压缩方法。通过SLICEGPT,可以在保持99%,99%,和90%零样本任务性能的同时,将LLAMA2-70B、OPT66B和Phi-2模型分别去除高达25%的模型参数。这种方法的核心优势在于,它允许模型在去除一定比例的参数后,仍然能够保持接近原始模型的性能,适用于资源受限的设备上部署大型模型,比如普通的个人电脑或者移动设备。
大型语言模型的发展迅猛,BERT成为其中最受欢迎和高效的模型,但其复杂性和可扩展性成为问题。为了解决这些问题,市面上目前由三种常见的模型压缩技术:知识蒸馏、量化和剪枝。DistilBERT通过知识蒸馏技术在保持性能的同时显著压缩了大型语言模型,为在资源受限设备上的部署提供了可能性。
随着LLM的突破性工作逐渐放缓,对于如何让更多人使用LLM成为时下热门的研究方向,模型压缩可能是LLM未来的一个出路。此前OpenAI首席科学家IlyaSutskever表示可以通过压缩的视角来看待无监督学习。常用基准包括但不限于HULK和ELUE。