淘宝做轮播广告哪个网站好,如何优化推广中的关键词,新媒体代运营公司,wordpress 繁体 插件本文是LLM系列文章#xff0c;关于模型压缩相关综述#xff0c;针对《A Survey on Model Compression for Large Language Models》的翻译。 大模型的模型压缩综述 摘要1 引言2 方法3 度量和基准3.1 度量3.2 基准 4 挑战和未来方向5 结论 摘要
大型语言模型#xff08;LLM…本文是LLM系列文章关于模型压缩相关综述针对《A Survey on Model Compression for Large Language Models》的翻译。 大模型的模型压缩综述 摘要1 引言2 方法3 度量和基准3.1 度量3.2 基准 4 挑战和未来方向5 结论 摘要
大型语言模型LLM以显著的成功彻底改变了自然语言处理任务。然而它们强大的规模和计算需求给实际部署带来了重大挑战尤其是在资源受限的环境中。随着这些挑战变得越来越重要模型压缩领域已成为缓解这些限制的关键研究领域。本文对专门为LLM量身定制的模型压缩技术进行了全面的调查。为了满足高效部署的迫切需要我们深入研究了各种方法包括量化、修剪、知识蒸馏等。在每一种技术中我们都强调了有助于LLM研究不断发展的最新进展和创新方法。此外我们探索了对评估压缩LLM的有效性至关重要的基准测试策略和评估指标。通过深入了解最新发展和实际意义这项调查为研究人员和从业者提供了宝贵的资源。随着LLM的不断发展这项调查旨在促进提高效率和现实世界的适用性为该领域的未来进步奠定基础。
1 引言
2 方法
3 度量和基准
3.1 度量
3.2 基准
4 挑战和未来方向
专业基准 尽管早期引入了用于评估模型压缩的基准测试但这些基准测试仍然存在一些缺点。首先模型压缩的评估缺乏一个普遍接受的标准设置。不同的研究通常产生具有不同加速比、参数计数和精度水平的模型。因此这些研究之间的直接比较可能具有挑战性并因硬件差异而变得更加复杂。其次常见的基准如LAMA和StrategyQA可能不是移动设备上典型任务的最合适表示。第三为预训练模型设计的基准也可能不是最适合LLM的。一般来说为LLM设计专门的基准非常重要。 性能大小权衡 先前的研究强调了大型语言模型LLM性能和模型大小之间的微妙平衡。分析这种权衡可以在硬件约束下实现最佳性能。然而目前的工作缺乏对这种权衡的理论和实证见解。未来LLM压缩研究应进行全面分析以指导先进技术。了解性能和尺寸之间的关系使研究人员能够开发量身定制的压缩方法有效地在设计空间中找到高效的解决方案。 动态LLM压缩 尽管目前的压缩方法有所进步但它们仍然依赖于手动设计来确定LLM的压缩尺寸和结构。这通常涉及基于输入数据或任务要求的试验和错误方法。在知识蒸馏等场景中这一过程变得特别具有挑战性在这些场景中需要进行几次试验才能在计算约束下找到合适的学生模型。这种手工操作造成了实际障碍。一个有前景的解决方案出现在神经结构搜索NAS技术的集成中进入LLM压缩领域。NAS有可能减少对人工设计体系结构的依赖从而有可能彻底改变LLM压缩从而提高效率和有效性。 解释能力 早期的研究对应用于预训练语言模型PLM的压缩技术的可解释性提出了重大担忧。值得注意的是这些相同的挑战也扩展到LLM压缩方法。因此可解释压缩方法的集成成为LLM压缩应用发展的关键必要条件。此外可解释压缩的采用不仅解决了可解释性问题而且简化了压缩模型的评估过程。这反过来又增强了模型在整个生产阶段的可靠性和可预测性。
5 结论
在这项全面的综述中我们探讨了大型语言模型LLM的模型压缩技术。我们的覆盖范围涵盖了压缩方法、评估指标和基准数据集。通过深入LLM压缩我们强调了其挑战和机遇。随着LLM压缩的发展人们明确呼吁研究专门针对LLM的高级方法释放其在应用程序中的潜力。这项调查旨在成为一个有价值的参考提供对当前形势的见解并促进对这一关键主题的持续探索。
