LLM 压缩之二: ShortGPT

0. 资源链接

1. 背景动机

现有的大语言模型 LLM 推理存在以下问题:

  • LLM 模型因为 scale law 极大的提高模型的预测能力,但是同样带来较大的推理延时;对于 LLM 应用部署带来较大的挑战。

  • 目前的大模型加速的方法主要分为量化和压缩两种,目前量化和压缩一般需要训练以恢复模型精度,尤其量化较低比特时。

2. 内容提要

  • 通过分析大模型存在的冗余性,发现在模型深度的维度存在大量的冗余;可以通过简单的去除冗余层来加速。

  • 本文提出了一个 BI score 的指标来表征层的重要性,基于 BI score,本文提出一个简单的深度剪枝方法。

3. 技术细节

  • BI score 计算公式:
  • 层冗余分析:

  • Layer 剪枝

    • 基于 BI score 排序,减去 BI score 小的层。

4. 实验分析

5. 一些思考

  • ShortGPT 给大模型剪枝提供了一个新视角,对后续的剪枝算法有较大启发。

  • ShortGPT 目前还比较简单,后续应该会有更多的工作出现,优化当前的方案。

相关推荐
Guofu_Liao10 小时前
大语言模型---LoRA简介;LoRA的优势;LoRA训练步骤;总结
人工智能·语言模型·自然语言处理·矩阵·llama
AI_小站18 小时前
RAG 示例:使用 langchain、Redis、llama.cpp 构建一个 kubernetes 知识库问答
人工智能·程序人生·langchain·kubernetes·llama·知识库·rag
Guofu_Liao18 小时前
Llama模型文件介绍
人工智能·llama
Donvink1 天前
多模态大语言模型——《动手学大模型》实践教程第六章
人工智能·深度学习·语言模型·自然语言处理·llama
Donvink1 天前
大模型安全和越狱攻击——《动手学大模型》实践教程第五章
深度学习·安全·语言模型·llama
Donvink1 天前
大模型智能体安全——《动手学大模型》实践教程第七章
深度学习·安全·语言模型·prompt·llama
慢热型网友.1 天前
【项目实战】基于 LLaMA-Factory 通过 LoRA 微调 Qwen2
llama
机器学习是魔鬼1 天前
LLaMA-Factory 上手即用教程
llama·模型训练·ai功能岛·矩池云
Galeoto1 天前
fine tuning with llama-factory
llama
Struart_R2 天前
LLaMA-Mesh: Unifying 3D Mesh Generation with Language Models 论文解读
语言模型·llama·多模态·三维生成·自回归