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大模型在智能终端上应用使AI更方便地服务于我们的工作和生活，《从苹果智能看端上大模型应用》为我们提供了参考。...模型压缩 模型压缩的目的是在不牺牲性能的情况下减少机器学习模型的大小。这适用于大型神经网络，因为它们常常过度参数化(即由冗余的计算单元组成)。...模型压缩的主要好处是降低推理成本，这意味着大模型(即在本地笔记本电脑上运行 LLM)的更广泛使用，人工智能与消费产品的低成本集成，以及支持用户隐私和安全的设备上推理。...模型压缩技术的范围很广，主要有3大类： 量化ーー用较低精度的数据类型表示模型 修剪ーー从模型中删除不必要的组件 知识蒸馏ーー用大模型训练小模型 这些方法是相互独立的。...实验：用知识蒸馏 + 量化压缩文本分类器 作为一个实验，我们将压缩一个100M 参数模型，该模型将 URL 分类为安全还是不安全(即是否是钓鱼网站)。
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本文从算法角度对大型语言模型的压缩和效率推理方法进行了分类，包括量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计和动态网络。...大型语言模型有两个显著特点： （1）大多数压缩算法需要在压缩后对模型进行微调和甚至重新训练，而大型模型的微调和训练成本非常高。因此，许多算法，如量化和剪枝，开始探索免调优算法。...中等规模语言模型中的QAT。QAT是一种在训练过程中引入量化误差的方法，可以在不损失模型性能的情况下实现模型压缩。...权重+激活量化是一种深度学习模型压缩方法，通过将权重和激活值转换为较低精度表示，减少模型大小和计算复杂度。...因此，选择预训练蒸馏和微调蒸馏之间的通用方法取决于如何在模型大小和性能之间进行权衡。 5.3 大语言模型的知识蒸馏方法 大型语言模型数量不断增加，但许多模型是闭源的，这限制了学生模型的知识获取。
为什么可以用 NLP 大模型做高效的压缩 大型模型有更多的参数，这意味着它们有更大的容量来学习和记住数据中的复杂模式。...从压缩视角来评估大模型 文章建议从压缩视角来研究和评估大模型，也就是说，通过分析模型在压缩任务中的表现，我们可以了解其在预测任务中的潜在问题。...作者在文中，验证了一些 NLP 大模型的 offline 跨模态压缩能力。...； 大模型虽然有较好的压缩性能，但如果考虑到其自身的数据量，在 1G 数据集上压缩就显得很不划算。...但实验表明，对于小模型，增加 token 数量可以提高压缩性能；而对于大模型，拥有更大的tokens 数量似乎会损害模型的最终压缩率。
机器之心报道 编辑：赵阳 大模型的内容安全问题使得人们希望可以在终端设备上完成模型训练及运行。对于手机来说，大模型的权重数据显得尤为庞大。...在使用 eDKM 对 LLaMA 7B 模型进行微调并将其压缩为每个权重因子占位 3bit 时，研究者实现了解码器堆栈约 130 倍的内存占用减少，优于现有的 3bit 压缩技术。...因此，研究者需要利用 CPU 内存来处理如此大的内存需求，也就是先将信息存储至到 CPU 内存，然后在需要时再复制回 GPU。...对于 eDKM，研究者还对嵌入层进行了 8 bit 压缩。最终得出如下结论： eDKM 使 3 bit 压缩 LLaMA 7B 模型优于所有其他 3 bit 压缩方案。...在使用 4 bit 压缩模型的 PIQA 和 MMLU 基准测试中，eDKM 的性能极具竞争力。
文章结果显示，利用最新的大语言模型进行文本压缩不仅可以提高压缩率，还能更准确地估计语言的熵，为未来文本处理技术的发展提供了新的可能性。...他们的方案仍然没有超过如BSC和ZPAQ等最先进的文本压缩算法。 因此，现在研究使用如LLaMA-7B这样的大语言模型是否可以获得更好的压缩结果和更精确的英语熵估计是很自然的。...注意，这要求在编码器和解码器端使用相同的大语言模型（LLM）。 讨论编码排名的想法是为了建立直觉，通过直接使用LLM产生的概率结合算术编码可以实现更好的压缩效果。...这些发现表明，对于需要高效压缩的应用场景，如移动设备和网络通信，采用基于大语言模型的压缩方法可能是一个值得探索的方向。同时，这也提示在实际应用中应考虑不同压缩算法对不同文本长度的适应性。...结论 本文的结论指出，利用大语言模型（如LLaMA-7B）进行文本压缩能够显著提高压缩效率，并且可以达到比传统文本压缩算法（如BSC、ZPAQ和paq8h）更优的压缩比。
如何在不牺牲性能的情况下将大语言模型缩小十倍？ 虽然LLM的巨大规模赋予了它们在各种用例中的出色性能，但这也在其应用于现实世界问题时带来了挑战。在本文中，我将讨论如何通过压缩LLM来克服这些挑战。...不用说，大多数消费设备（如手机、平板电脑、笔记本电脑）无法处理如此庞大的模型。但……如果我们可以让模型变小呢？ 模型压缩 模型压缩旨在在不牺牲性能的前提下减少机器学习模型的大小。...模型压缩的主要好处是降低推理成本。...三种压缩模型的方法 模型压缩有多种技术。这里我将重点介绍三种广泛使用的类别。...这里，我们将压缩一个有1亿参数的模型，该模型用于分类URL是否安全（即钓鱼网站）。 我们首先使用知识蒸馏将1亿参数的模型压缩到5000万参数。
但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。...三、目前方法 从数据，模型和硬件多维度的层面来分析，压缩和加速模型的方法 1、压缩已有的网络，包含：张量分解，模型剪枝，模型量化；（针对既有模型） 1.1、张量分解 定义：将网络权值当满秩矩阵，...优点：适合模型压缩 缺点：实现并不容易，涉及计算成本高昂的分解操作，且需要大量的重新训练来达到收敛。 对于二维矩阵运算，SVD是个好方法。...convolution的思想，将普通卷积操作分成两部分 Depthwise Convolution：每个卷积核滤波器只针对特定的输入通道进行卷积操作 Pointwise Convolution：采用1x1大小的卷积核将...with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 将3x3卷积核替换为1x1卷积核（1个1x1卷积核的参数是3x3卷积核参数的1/9，这一改动理论上可以将模型尺寸压缩
大语言模型效率低下。总部位于西班牙的Multiverse Computing公司已经开发出使用量子启发式软件压缩LLM的方法。...大语言模型效率低下，这一点毋庸置疑。本周在AWS re:Invent上这一点很明显。推理是一个热门话题，讨论的重点是如何充分利用大语言模型，同时考虑到训练成本和所需的能源消耗。...Multiverse Computing是一家参与AWS生成式AI加速器的企业，该公司已经开发出使用量子启发式软件压缩大语言模型的方法。...但在2023年某个时候，我们问自己，我们能否只准备一个更好的系统，一个压缩的大语言模型系统？” 压缩的未来是什么？...当我们都达到那一点时，还有很长的路要走；顺便说一句，我们将看到前所未有的压缩水平。 Lizaso将果蝇的大脑与大语言模型的大小进行了比较。
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运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增长，...运营大促设计难点 运营一般每年都会进行三场大促活动推广：新春、618、双11，而每期大促都需要不同的策略玩法去实现运营目标，给我最大的感触有以下两点： a）设计周期短 大促设计包含：1 个主会场 + 4...主题特色 主题特色指：从大促的主题出发，考虑产品每期的策略及定位，在品牌调性上进行环创设计，增加一些个性化的设计创意，例如： · 新春大促：为让用户感受新年的气氛，在品牌色系上融入一些暖色系并增加一些新年元素进行点缀设计...一些小故事 在 2019 年末的时候，运营团队就开始了新春大促设计，加上UI开发历时两个月。...然而 2020 年1月底，因疫情爆发 + 春节假期档，为避免在非常时期嗑血馒头现象，影响用户口碑及品牌形象，原计划 2 月初上线的新春大促及时更改活动策略 ，调整为以「共同战“疫”」为主题，协助各企业及时复工复产
知识蒸馏：描述：通过从大模型（教师模型）中提取知识并传递给小模型（学生模型），以实现模型压缩和性能提升。...举例说明：假设我们有一个复杂且准确的大模型（教师模型），但我们希望将其压缩为一个更简单、更轻量的小模型（学生模型）。...三、知识蒸馏技术实现：知识蒸馏是一种将大模型（教师模型）的知识传递给小模型（学生模型）的技术。首先，训练一个性能良好的教师模型；然后，使用教师模型的输出来监督学生模型的训练过程。...举例说明：假设我们有一个复杂且准确的大模型作为教师模型，但我们希望将其压缩为一个更简单、更轻量的小模型作为学生模型。通过知识蒸馏技术，我们可以让教师模型对学生模型进行“教学”。...权重剪枝、量化技术、知识蒸馏和低秩分解都是现今流行的模型压缩技术。它们通过不同的方式来实现模型的压缩和加速，从而满足实际应用中的需求。
Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用，本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理，以及在 618 等重要大促场景中的应用和实践...618 大促来了，对于业务团队来说，最重要的事情莫过于各种大促营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具，通常用来渲染大促氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理，从业务视角来看，功能性的弹窗在大促中的重要性是其次的，而主要是营销类的弹窗，它们往往具备以下特点： 突发创意/需求：偶然的创意玩法，或突发的外部业务需求，时效性要求高，即上线时间不可逾期...对于动态数据的支持，会稍稍复杂一点点，大致流程如下： 图11. 1.定义变量及模型命名标准规范: 基于标准规范，便于程序理解变量输出的意义，如 title 可解释为标题 2.基于接口的编排能力输出标准变量
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