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如何使用SliceGPT压缩大型语言模型?新方法解决剪枝后微调问题
了解如何使用SliceGPT方法来压缩大型语言模型,解决剪枝后微调高成本和难扩展的问题。该方法删除权重矩阵中的行和列,降低网络嵌入维度,同时保持竞争力的性能。作者还提出了计算不变性概念,使得SliceGPT成为可能。- 544
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如何使AI模型适用于小型本地设备
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英特尔®Extension for Transformer:LLM运行时优化,满足更多场景应用需求
了解英特尔®Extension for Transformer中的LLM运行时优化,如何满足更多场景应用需求,以及如何在CPU上实现出色的LLM推理性能。- 428
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深入了解知识蒸馏(KD)算法的三种基础类型
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深度学习实践篇[17]:模型压缩技术、模型蒸馏算法:Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBER
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深度学习模型量化技术详解
本文详细介绍了深度学习模型量化的基本概念、量化位数的选择、量化对象和量化形式,以及线性量化的原理。通过模型量化技术,可以有效减少模型大小内存和占用空间,提高推理速度和性能。- 282
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