60個(gè)最新開(kāi)源Transformer壓縮方法，讓你的模型更高效！
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2024-07-23 09:00
大家在實(shí)際部署Transformer時(shí)，都需要壓縮模型來(lái)減少內(nèi)存和計(jì)算成本。而Transformer模型結(jié)合了注意力和前饋網(wǎng)絡(luò)，往往需要特定壓縮技術(shù)來(lái)提升性能。
本文總結(jié)了不同情況下的60種Transformer模型壓縮方法與開(kāi)源代碼。分為量化、剪枝、知識(shí)蒸餾三大類。
這60種都是近3年內(nèi)非常新穎的創(chuàng)新方法，并包括CVPR 2024、ICLR 2024等最新頂會(huì)的創(chuàng)新思路。每個(gè)方法都有對(duì)應(yīng)的開(kāi)源代碼，已經(jīng)為同學(xué)們總結(jié)了核心思路，直接get到研究的核心創(chuàng)新，然后進(jìn)行復(fù)現(xiàn)。
相信這些方法能幫助大家更高效的部署模型，提高實(shí)驗(yàn)效率與結(jié)果。想要60種Transformer模型壓縮方法與開(kāi)源代碼的網(wǎng)盤合集，可以掃碼下載。
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22種量化方法
量化是在各種設(shè)備上部署 Transformer 的關(guān)鍵步驟，能減少計(jì)算需求和內(nèi)存占用，并最小化對(duì)模型性能的影響。
本文整理的量化方法中，包括CVPR 2024針對(duì)SAM的后訓(xùn)練量化框架、ICLR 2024高性能的全向校準(zhǔn)量化技術(shù)、AAAI 2024異常感知權(quán)重量化等等最新創(chuàng)新方法。
這些最新方法能讓大家學(xué)到最前沿的量化技術(shù)，并應(yīng)用于自己的科研之中，提高模型性能。掃碼即可下載。
20種剪枝方法
剪枝是一種用于壓縮和加速的技術(shù)，通過(guò)消除非必要的權(quán)重或結(jié)構(gòu)來(lái)保持網(wǎng)絡(luò)性能水平，包括修剪和模型訓(xùn)練的順序，結(jié)構(gòu)規(guī)范以及確定修剪參數(shù)的方式。
合集中20種剪枝方法，有來(lái)自ICLR 2023的軟閾值剪枝、稀疏性角度剪枝、對(duì)齊訓(xùn)練提高剪枝性能等。
所有方法全部開(kāi)源，歡迎有模型壓縮需求的同學(xué)們掃碼下載。
18種知識(shí)蒸餾方法
知識(shí)蒸餾是一種將教師模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移給學(xué)生模型的技術(shù)，用于壓縮和加速模型，以更簡(jiǎn)潔和更有效的方式表示教師模型的知識(shí)。
合集整理了包含ICLR 2024對(duì)比蒸餾強(qiáng)化學(xué)習(xí)、NAACL 2024權(quán)重繼承蒸餾等18種最新知識(shí)蒸餾方法。有需求的同學(xué)可以掃碼下載。