2024年大模型轻量化技术研究报告｜附125页PDF文件下载

前言今天分享的是【2024年大模型轻量化技术研究报告】 报告出品方天津大学《2024年大模型轻量化技术研究报告》由天津大学发布对大模型轻量化技术进行了全面研究核心内容如下大模型轻量化的背景与需求大语言模型发展迅速但面临算力消耗大、可解释性差等问题。大模型轻量化旨在解决实际应用部署中的难题实现体积更小、运行更快的目标对降低成本、提高效率具有重要意义如在手机端侧、医疗、工业等领域有广泛应用前景。轻量化技术概览与理论1. 技术分类与目标包括量化、稀疏化、知识蒸馏、低秩分解、参数共享等技术旨在减少参数量、计算量提高推理速度同时保持或提升模型性能和泛化能力。评估指标涵盖内存占用、参数压缩比、吞吐量、推理速度、延迟、推理效果等。2. 理论基础降低参数数量可减少存储和计算需求轻量化模型能减轻硬件压力包括显存、带宽和内存等。不同技术在减少计算复杂度、内存占用等方面各有优劣且可联合使用。轻量化技术详细讲解1. 量化技术将参数从高精度转换为低精度如LLM.int8()采用混合精度量化解决异常值问题SmoothQuant使W矩阵“代偿”异常值影响还有多种通用和端侧量化工具。2. 稀疏化技术参数稀疏化分为非结构化和结构化稀疏非结构化稀疏可减少参数数量但会影响推理速度Flash - LLM通过特定存储格式和计算流水线提升效率结构化稀疏在保持模型准确率方面相对较弱但能加速计算。知识蒸馏将知识从大模型转移到小模型大语言模型的知识蒸馏分为黑盒和白盒蒸馏MiniLLM方法采用多种策略改进学习效果优于其他蒸馏方法。低秩分解通过分解矩阵保留主要信息实现数据压缩如PCA分解、张量分解技术等可有效压缩模型参数平衡推理速度、预测效果和参数规模如Hypoformer方法结合矩阵分解和TT分解。参数共享如MQA和GQA通过共享键值矩阵减少计算量和内存占用推理时间显著缩短性能基本不变。结合硬件特点的技术Flash Attention减少存取操作次数和分块优化计算并行解码策略可提升吞吐量。未来展望1. 量子计算量子计算架构上的轻量化技术是新研究路径量子隐式神经表征具有指数级增长的傅里叶序列拟合能力在多个任务中展现出优势。2. 稀疏化技术发展方向大模型稀疏化面临挑战现有方法存在问题未来可从与硬件存储特性结合、保持高稀疏率下模型效果、实现端侧存储速度与效果平衡等方面改进如LLM - Pruner在参数量等指标上有良好效果早停策略可减少计算量SparseGPT能在高稀疏率下保持效果端侧稀疏化技术可减少参数读取时间等。同时期待在Scaling law指导下快速配置推理体系实现实时在线微调构建端云高效推理体系。有需要完整报告的朋友可以扫描下方二维码免费领取以下为报告节选内容有需要完整报告的朋友可以扫描下方二维码免费领取