一、低秩分解的含義 低秩分解本質(zhì)是一種矩陣分解技術(shù)，旨在將一個(gè)矩陣分解為兩個(gè)或多個(gè)矩陣的乘積，從而將高維數(shù)據(jù)壓縮為低維表示，以減少參數(shù)量。在大模型中，權(quán)重矩陣通常非常大，尤其...
發(fā)簡(jiǎn)信
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模型壓縮和加速——低秩分解（Low-rank Decomposition）及其pytorch實(shí)現(xiàn)
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__init__.py基本原理 __init__.py文件的主要作用有： 標(biāo)識(shí)包：告訴Python解釋器這個(gè)目錄應(yīng)該被視為一個(gè)Python包。 初始化代碼：可以在這個(gè)文件中執(zhí)行包級(jí)別的初始化代碼。...
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大模型的模型壓縮與加速方法總結(jié)
一、概述 需要做模型壓縮的原因在于我們有將模型部署在資源受限的設(shè)備上的需求，在這些設(shè)備上有受限的存儲(chǔ)空間和受限的計(jì)算能力。本文主要介紹7種常用方法。 二、總結(jié) 方法名稱簡(jiǎn)要描...
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模型壓縮和加速——參數(shù)量化（Parameter Quantization）及其pytorch實(shí)現(xiàn)
參數(shù)量化（Parameter Quantization）是一種有效的模型壓縮技術(shù)，通過(guò)減少模型參數(shù)的位寬（例如從32位浮點(diǎn)數(shù)減少到8位整數(shù)）來(lái)減少模型的存儲(chǔ)空間和計(jì)算復(fù)雜度。...
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模型壓縮和加速——參數(shù)共享（Parameter Sharing）及其pytorch實(shí)現(xiàn)
一、參數(shù)共享含義 參數(shù)共享（Parameter Sharing）是模型壓縮與加速中的一種重要技術(shù)。通過(guò)參數(shù)共享，多個(gè)神經(jīng)元或?qū)涌梢怨蚕硐嗤臋?quán)重參數(shù)，而不是每個(gè)神經(jīng)元或?qū)佣加?..
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模型壓縮和加速——網(wǎng)絡(luò)剪枝（Network Pruning）及其pytorch實(shí)現(xiàn)
一、網(wǎng)絡(luò)剪枝的步驟 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一些權(quán)重和神經(jīng)元是可以被剪枝的，這是因?yàn)檫@些權(quán)重可能為零或者神經(jīng)元的輸出大多數(shù)時(shí)候?yàn)榱悖砻鬟@些權(quán)重或神經(jīng)元是冗余的。網(wǎng)絡(luò)剪枝的過(guò)程主要分以下...
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我又重新長(zhǎng)大了一次——《殺死一只知更鳥》讀后感一、童年 閱讀這本書，宛如輕啟一扇回憶之窗，溫暖明媚的陽(yáng)光傾瀉而下，我的思緒在鵝卵石路上歡快跳躍，一路引領(lǐng)我回到那遙遠(yuǎn)而可愛的童年時(shí)光。斯庫(kù)特和杰姆這對(duì)兄妹，以及迪爾這個(gè)小活...
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基于人類反饋的進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)：RLHF
一、RLHF的概念 LLM生成的內(nèi)容需對(duì)齊（Aligned）人類的價(jià)值觀念，如道德要求等等，已致有學(xué)者提出了“憲法 AI”（Constitutional AI）的概念。強(qiáng)化學(xué)...
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高等數(shù)學(xué)復(fù)習(xí)筆記8（多元導(dǎo)數(shù)的應(yīng)用）
一、曲線函數(shù)及其導(dǎo)數(shù) 從參數(shù)方程形式引入“曲線的導(dǎo)數(shù)”更加容易。空間中的一個(gè)曲線可以表示成參數(shù)方程：若把上面的方程組寫成向量形式，就叫做一元向量值函數(shù)。是假設(shè)質(zhì)點(diǎn)沿著曲線運(yùn)動(dòng)...