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动态剪枝提升大语言模型效率
动态剪枝网络节点以提升大语言模型效率基础模型，如大语言模型和视觉语言模型，正变得越来越流行，但其能源效率低下和计算成本高昂仍然是广泛部署的障碍。 例如，基于几个德语单词的发音，模型可能会预测上下文是“德语音频”，其可能性超过了门阈值。该预测会打开一部分合适的路径，同时关闭其他路径。先前的剪枝方法侧重于对模型层和卷积核进行细粒度剪枝。 然而，层剪枝可能会损害模型的结构完整性，而细粒度的核剪枝可能会抑制模型适应不同输入的能力。模块级剪枝使我们能够在结构灵活性和解释不同上下文的能力之间取得平衡。 该模型被训练在运行时动态剪枝不相关的模块，这鼓励每个模块专门处理不同的任务。在实验中，我们的模型表现出与传统模型相当的性能，但使用的GPU数量减少了30%，从而降低了成本并提高了速度。 例如，如果我们要求模型将德语语音转录为文本，则只有用于德语和语音的模块会被激活。这项工作专注于处理语音任务的基础模型。
10810编辑于 2026-01-29- 来自专栏算法之名
模型剪枝
剪枝的不同力度，从单个神经元和连接到整个网络层 模型剪枝的力度可以是权重、神经元到整个网络层。 但是这两种方法只是在训练的时候使用，在测试的时候是不会对模型产生影响的，所以它们终究还不是应用于模型剪枝的方法。 权重的冗余性 我们之所以能够对模型进行剪枝，本质上还是网络中的一些参数是冗余的，我们删除一些并不会对网络造成很大的影响，所以才可以去剪枝。 - accuracy: 0.9800 - val_loss: 0.0706 - val_accuracy: 0.9766 对比基准模型和剪枝模型，我们可以看到，剪枝后的参数量多了Non-trainable ，模型大小变成了基准模型大小的1/3。
1.2K30编辑于 2022-05-06 动态剪枝网络节点提升大模型效率
动态剪枝网络节点以提升大模型效率受大脑中专门化处理区域启发的语言模型，可显著节省时间和成本。 作者：Jing Liu, Grant Strimel2025年7月21日阅读时长：3分钟基础模型（FMs），如大型语言模型和视觉语言模型，正日益普及，但其能源效率低下和计算成本高昂的问题仍然是更广泛部署的障碍 例如，基于几个德语单词，模型可能会以超过门控阈值的可能性预测上下文为“德语音频”。该预测会打开一组适当的通路，同时关闭其他通路。先前的剪枝方法主要集中在模型层和卷积核的细粒度剪枝上。 然而，层剪枝会损害模型的结构完整性，而细粒度核剪枝会抑制模型适应不同类型输入的能力。模块级剪枝使我们能够在结构灵活性和解释不同上下文的能力之间取得平衡。 该模型经过训练，可在运行时动态剪枝无关模块，从而鼓励每个模块专注于不同的任务。在实验中，我们的模型表现出与传统模型相当的性能，但使用的GPU减少了30%，从而降低了成本并提高了速度。
9700编辑于 2026-03-20- 来自专栏PyVision
TensorFlow 模型剪枝
如何通过剪枝使模型更小，含代码示例及详细解释。 我们了解到，剪枝是一种模型优化技术，包括去掉权重张量中不必要的值。这使模型更小且精度和基线模型非常接近。 在本文中，我们将通过一个示例来应用剪枝，并查看对最终模型大小和预测误差的影响。 之后，我们将它与全局剪枝后的模型比较，然后与只剪稠密层的模型比较。 initial_sparsity=0.2, final_sparsity=0.8, begin_step=1000, end_step=2000), 'block_size': (2, 3) 比较从不同剪枝参数得到的 MSE 是有意义的，这样你可以保证模型性能不会更差。 ---- 比较模型大小 现在让我们比较有剪枝和没有剪枝的模型的大小。我们开始训练并保存模型的权重以便以后使用。
1.4K20发布于 2020-09-03 - 来自专栏代码工具
模型剪枝-学习笔记
模型剪枝的定义深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量神经元激活值趋近于0，仅仅只有少部分（5-10%）权值参与着主要的计算. 将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力，这种情况被称为过参数化，而对应的技术则被称为模型剪枝。 [过参数化1.png][过参数化2.png]上面两个图分别展示了经典的MobileNet和InceptionV3在参数稀疏化后依然可以保持不错的性能, 所以模型剪枝是非常必要的. 它能帮助我们获得一个更简单,更高效的模型. 从而减小模型对于计算空间和时间的消耗。二. 模型剪枝的分类 根据粒度的不同，至少可以粗分为4个粒度。 模型剪枝的步骤模型剪枝的步骤如下：[image.png]第一步：训练一个基准模型。第二步：去掉一些不重要的连接，得到剪枝后的网络。
3.8K10编辑于 2022-06-30 - 来自专栏AI系统
【AI系统】模型剪枝
剪枝不仅可以减少模型的存储和计算需求，还能在保持模型性能的同时提高模型的泛化能力。 剪枝定义模型剪枝也叫模型稀疏化，不同于模型量化通过减少表示权重参数所需的比特数来压缩模型，它直接删除模型中 “不重要” 的权重，从而学习到一个参数更加稀疏化的神经网络，同时要尽可能的保持模型精度，下图展示了两种方法的区别 前三种剪枝流程在模型实际部署推理之前，模型剪枝就已经完成且模型参数结构已确定，对不同的输入共享相同的模型结构和推理过程。 微调和重训练的过程可以帮助模型重新学习被剪枝的参数，并调整模型的参数以适应新的剪枝后结构。 如果剪枝结果未达到要求，会将微调之后的网络模型再送到剪枝模块中再次进行剪枝。如此不断迭代地进行模型剪枝优化，直到模型能够满足剪枝目标要求。
99210编辑于 2024-12-05 - 来自专栏Python进阶之路
Shortened LLaMA：针对大语言模型的简单深度剪枝法
该方法旨在降低 LLMs 的计算需求，同时保持或提高模型的推理效率和任务性能。论文首先对类 Transformer 大语言模型的网络宽度和深度剪枝技术进行了详尽的对比分析。 论文的主要贡献在于提出了一种结构化剪枝方法，特别是针对深度剪枝，以压缩大语言模型。作者通过展示该方法在减小模型规模、提升推理速度以及在内存受限情况下维持出色的零样本任务性能，突显了其优势。 论文的研究结果显示，深度剪枝是一种有效的大语言模型压缩技术，尤其在资源受限的环境下表现突出。这对于推动大语言模型在边缘计算和移动设备上的实际应用具有深远意义。 论文的实验设置是否充分？ 经过充分的实验证据支持，论文的结论合理地指出了深度剪枝方法在提升大语言模型推理效率方面的潜力和优势。 论文的后续研究方向是什么？ 提出大语言模型专用剪枝方法 Shortened LLaMA Kim, B. K., Kim, G., Kim, T.
59800编辑于 2024-05-25 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
加速2-3倍，哈工大｜提出多模态大模型自适应剪枝算法：SmartTrim
基于 Transformer 结构的视觉语言大模型（VLM）在各种下游的视觉语言任务上取得了巨大成功，但由于其较长的输入序列和较多的参数，导致其相应的计算开销地提升，阻碍了在实际环境中进一步部署。 （3）不同实例之间的冗余程度差异较大，进一步说明依赖于输入的自适应剪枝对于 VLM 加速的重要性。 通过对齐剪枝后的小模型和全容量模型之间输出，使得剪枝模型的输出与全容量模型更为一致，进一步提高小模型的能力。 2-3 倍，同时性能下降最小。 论文提出的方法未来将结合到度小满轩辕大模型中，大模型项目地址：https://github.com/Duxiaoman-DI/XuanYuan，欢迎大家访问！
1.1K10编辑于 2024-03-25 - 来自专栏Piper蛋窝
模型剪枝，“剪” 掉了什么？
3、剪枝会大大降低图像损坏和自然对立图像的稳健性。 二、PIE：剪枝已识别的示例 PIE 是在一组独立训练的剪枝模型和未剪枝模型之间最频繁产生不同的预测结果的图像。 每张图片的标注结果如下： （1）参考正确标注: 浴缸，未剪枝模型预测标注: 浴缸，剪枝模型预测标注: 黄瓜 （2）参考正确标注: 马桶座圈，未剪枝模型预测标注: 马桶座圈，剪枝模型预测标注: 折椅 （3 : 咖啡壶 （2）参考正确标注: 铁甲，未剪枝模型预测标注: 护胸甲，剪枝模型预测标注: 铁甲 （3）参考正确标注: 摇篮，未剪枝模型预测标注: 摇篮车，剪枝模型预测标注: 摇篮 （4）参考正确标注: : 浴巾，剪枝模型预测标注: 大白鲨 （2）参考正确标注: 菜花，未剪枝模型预测标注:菜花，剪枝模型预测标注: 洋蓟 （3）参考正确标注: 草帽，未剪枝模型预测标注: 牛仔帽，剪枝模型预测标注: 面团 每个图的标注分为：（1）参考正确标注，（2）未剪枝基线模型预测标注，（3）最常用的 ResNet-50 剪枝模型预测标注。
1.1K10发布于 2020-12-15 大语言模型剪枝新路径：轻剪常尝优化法
大语言模型剪枝的优化路径近年来，大语言模型（LLM）彻底改变了自然语言处理领域，并对计算机视觉、语音识别和机器翻译做出重大贡献。 LLM有效性的关键因素之一在于其训练所使用的超大规模数据集，但代价是模型体积过大，导致运行速度变慢和计算资源消耗增加。人工智能研究者们正积极寻求在保持性能的同时使大模型更紧凑的方法。 剪枝技术演进剪枝面临多重挑战：首先，训练大型LLM成本高昂，且训练完成后运行时成本也很高。虽然剪枝可以降低运行时成本，但若在构建过程后期进行会损害性能，而若在构建过程早期进行则会加剧训练成本问题。 在块级别进行剪枝节省资源，不会消耗大量GPU内存。虽然所有剪枝过程最初都会降低性能，但新方法能恢复性能。每次扫描块时，都会平衡剪枝与性能直至优化完成，然后继续处理下一个块。 这既保持了块级性能，也保证了整体模型质量。技术优势与应用前景在解码块级别进行剪枝是“轻柔”的，因为剪枝影响局部化，对模型整体行为影响较小。逐块重复剪枝过程如同厨师“常尝”调味以确保风味平衡。
32310编辑于 2025-08-25- 来自专栏全栈程序员必看
弹性网络回归模型_数据模型剪枝
导语：模型剪枝算法核心在于找到“不重要”的参数并且实现裁剪。为寻找到较优的剪枝策略，我们往往需要尝试多种剪枝策略和剪枝策略性能评估。 通常剪枝策略评估方法是将剪枝后的模型训练到收敛或者训练规定好数量epoch后进行性能比较。不管是人工调试剪枝策略还是自动搜索剪枝策略，都需要多次评估剪枝策略。 因此，EagleEye提出一种快速并且准确衡量子网络性能的方法，加快剪枝的过程。 EagleEye 动机 传统模型剪枝的三步流程是：模型预训练、模型剪枝和finetuning。 因为剪枝后模型精度下降比较明显，finetuning能够有效提升剪枝后模型精度。 EagleEye论文中，对这一现象提出了两个问题： 裁剪的权重通常被认为是“不重要”的权重，为什么模型精度还会有如此大的下降？
69210编辑于 2022-09-22 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【AI 大模型】Meta Llama 3 大模型 ( Llama 3 大模型简介 | Ollama 软件下载安装 | Llama3 模型下载 | Llama 3 大模型 在线 离线 使用 )
首先 , 安装 Ollama 软件 , 到 https://ollama.com/ 下载安装 ; 然后 , 运行 ollama run llama3 命令 , 即可开始使用 Llama3 大模型 ; 一 、Meta Llama 3 大模型安装 1、Llama 3 大模型简介 Llama 3 大模型 是 Meta 公司 发布的 大模型 , Meta 公司 就是 Facebook ; Llama 3 大模型 Llama3 大模型 ; 下载的模型放在了 C:\Users\用户名.ollama 目录中 , 在我的电脑上的路径是 C:\Users\octop.ollama ; 这个模型很大 , 有 4.7 G 安装完成后的效果 for help) 二、Meta Llama 3 大模型使用 1、Llama 3 大模型在线使用 在命令行中 , 可以直接进行对话 , 下面是对话内容 : D:\Llama>ollama run llama3 for help) 2、Llama 3 大模型离线使用 Llama 3 大模型 联网时 , 可以访问云端服务 , 可以生成更加丰富的文本 ; Llama 3 大模型 在 断网后也可以使用 , 下面是断开网络后
1.7K12编辑于 2024-08-09 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：大模型瘦身：量化、蒸馏、剪枝的基础原理与应用场景深度解析.56
隐私保护场景：政务、医疗等数据敏感场景，无法将数据上传至云端大模型训练，可先在本地训练大模型，再蒸馏为小模型部署，既保障数据隐私，又实现轻量化。3. 模型冗余度高的场景：大模型训练时为避免过拟合，通常设计冗余结构（如多层卷积、多注意力头），剪枝可移除这些冗余结构，让模型更紧凑。 学生模型通过模仿教师的输出分布或深层语义表示，获得接近大模型的能力。模型剪枝（以结构化剪枝、30% 比例为例） 直接移除模型中冗余的部分。 :仅剪前 3 层（可扩展至全部 12 层），体现渐进式剪枝策略，避免一次性大幅破坏模型能力。- 3. 如果对精度要求特别高，比如医疗、金融场景，就选蒸馏，虽然要用到大模型当“老师”，耗时也久一点，但小模型能学到大模型的精髓，精度损失控制在2%以内，速度还能提3倍。
55353编辑于 2026-03-25 - 来自专栏博文视点Broadview
模型压缩：量化、剪枝和蒸馏
通过这3 个超参数，可以基本知晓BERT 的各模块大小，L 和H 决定了模型的宽度和深度，A 决定了模型Attention 的多样性。 以 为例分析3 个超参数，其中L 为12，H 为768，A 为12，模型各层所占存储空间和算力，如图2所示。 理论计算所需的运行耗时和实际推理时间并不完全一致，在英伟达Titan X GPU 上运行 ，利用TensorFlow 工具可以得到模型各层的推理所占时间，如图3所示。 结构剪枝聚焦于去除模型结构的冗余，以精简模型结构来减小模型的存储空间，满足算力需求。 结构剪枝更具有针对性，不同于元素剪枝适用于所有模型，对于不同的模型结构，结构剪枝可以设计不同的剪枝策略。 后剪枝则是在模型训练完成后，根据模型权重参数和剪枝测试选取需要剪枝的部分，比较粗暴，但与训练时剪枝所需的额外计算量和控制流程相比，后剪枝是较为简单的做法。
2.5K20编辑于 2023-05-06 - 来自专栏人工智能
大模型压缩与效率优化：量化、剪枝与蒸馏的协同策略
大模型压缩与效率优化：量化、剪枝与蒸馏的协同策略引言：大模型部署的效率困境当前，GPT-4、LLaMA等百亿甚至万亿参数大模型在各类任务上展现出卓越性能，但巨大的计算开销和内存占用严重限制了其实际部署。 理论基础：三大压缩技术的互补性分析1. 量化的数值效率优化量化通过降低权重和激活值的数值精度来减少存储和计算开销，但可能引入量化误差和精度损失。2. 剪枝的结构稀疏性优化剪枝通过移除冗余参数或结构来简化模型架构，但可能破坏模型的连通性和表达能力。3. 蒸馏的知识传递优化蒸馏通过将大模型知识迁移到小模型来保持性能，但受限于教师模型的表达能力和学生模型的容量。 -> nn.Module: """微调剪枝后的模型""" model.train() optimizer = optim.Adam(model.parameters
50710编辑于 2025-12-13 - 来自专栏GiantPandaCV
YOLOV3剪枝方法汇总
前言 上一篇推文如何让你的YOLOV3模型更小更快？ 给大家介绍了一下利用BN层的参数对YOLOV3检测模型进行剪枝，最终获得了2倍的速度增涨。 最后，很多人在简单的检测场景中（例如一个类别的检测）倾向使用YOLOV3-Tiny这个小模型，我们可以通过剪枝使得这个模型更小，但上次的项目是不支持的。 正常剪枝&规整剪枝 正常剪枝在昨天的推文中已经介绍过了，请移步如何让你的YOLOV3模型更小更快？ ，代码实现在utils/prune_utils.py中，和昨天讲解的代码完全一样。 Tiny剪枝 这就没什么好说的了，和YOLOV3剪枝只有解析模型的时候有一点差别，即生成CBL_idx，Conv_idx，prune_idx的函数针对YOLOV3-Tiny的模型结构做了一个小变化，代码如下 YOLOV3-Tiny 但建议慎重对YOLOV3-Tiny进行剪枝，笔者在手上的数据集实测过，对于一个类别训练出的YOLOV3模型不影响准确率的情况下基本不能剪掉任何参数，所以需要自己实测来判断自己的数据集是否剪枝后会对模型的准确率造成较大损害
1.7K21发布于 2020-07-03 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
YOLOv3模型剪枝，瘦身80%，提速100%，精度基本不变
在52CV目标检测交流群里，被提及最多的，恐怕就是YOLOv3了。 虽然新出的一些算法号称“完胜”“吊打”某某某算法，但YOLOv3 仍是被推荐最多的。 另一个重要原因是，YOLOv3是被很多人使用验证过的模型，被某个数据库验证过的某算法精度好很重要，但被社区大量验证过效果OK的算法更重要。 今天向大家推荐一个Github新工程，对YOLOv3进行模型剪枝： https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning 这份代码是基于Python 3.6, 作者用 YOLOv3 做人手检测（在 oxford hand 数据集上训练的），并进行了模型剪枝，剪枝后YOLOv3 模型的参数量减少 80% ，FLOPs 降低 70%，推断的速度提高了100%，而 剪枝前后的对比 1. 部分卷积层的通道数大幅度减少 剪枝前后指标对比: 精度还略微上升了！
3.9K00发布于 2019-07-11 - 来自专栏我爱计算机视觉
YOLOv3模型剪枝，瘦身80%，提速100%，精度基本不变
在52CV目标检测交流群里，被提及最多的，恐怕就是YOLOv3了。 虽然新出的一些算法号称“完胜”“吊打”某某某算法，但YOLOv3 仍是被推荐最多的。 另一个重要原因是，YOLOv3是被很多人使用验证过的模型，被某个数据库验证过的某算法精度好很重要，但被社区大量验证过效果OK的算法更重要。 今天向大家推荐一个Github新工程，对YOLOv3进行模型剪枝： https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning 这份代码是基于Python 3.6, 作者用 YOLOv3 做人手检测（在 oxford hand 数据集上训练的），并进行了模型剪枝，剪枝后YOLOv3 模型的参数量减少 80% ，FLOPs 降低 70%，推断的速度提高了100%，而 剪枝前后的对比 1. 部分卷积层的通道数大幅度减少 ? 剪枝前后指标对比: ? 精度还略微上升了！
80620发布于 2019-12-27 - 来自专栏我爱计算机视觉
YOLOv3剪枝再升级！
52CV曾经向大家推荐： YOLOv3模型剪枝，瘦身80%，提速100%，精度基本不变 该项目也说明在使用YOLOv3进行单类目标检测时，模型存在大量冗余，剪枝可以较好的减少参数、提高速度。 --prune 0 3.模型剪枝 正常剪枝 python3 normal_prune.py 规整剪枝 python3 regular_prune.py 极限剪枝 python3 shortcut_prune.py 推理展示 这里，我们不仅可以使用原始的YOLOV3用来推理展示，还可使用我们剪枝后的模型来推理展示。（修改cfg，weights的指向即可） ? YOLO-v3剪枝 模型 参数量 模型体积 压缩率 耗时 mAP Baseline(416) 61.5M 246.4MB 0% 11.7ms 0.7924 正常剪枝 10.9M 43.9MB 82.2% Tiny剪枝 模型 参数量 模型体积 压缩率 耗时 mAP Baseline(416) 8.7M 33.1MB 0% 2.2ms 0.6378 Tiny剪枝 4.4M 16.8MB 40.1% 2.0ms
2.6K10发布于 2019-12-29 - 来自专栏软件研发
讲解YOLOv5模型剪枝压缩
YOLOv5模型剪枝压缩方法在进行YOLOv5模型剪枝压缩时，可以采用以下几种常用的方法：1. 通道剪枝通道剪枝是指通过剪枝模型中的冗余通道来减少模型的参数和计算量。 常用的网络剪枝方法有剪枝率控制、一致性剪枝、模型量化等。3. 知识蒸馏知识蒸馏是指通过以一个复杂模型（教师网络）的预测结果作为监督信号来训练一个简化的模型（学生网络），从而实现模型的压缩。 # 计算各通道的L1范数，并按重要性降序排序 importance = paddle.to_tensor(weight).norm(p=1, axis=(1, 2, 3) module.weight.set_value(module.weight * paddle.unsqueeze(mask, [1, 2, 3]))# 保存剪枝后的模型paddle.save 然而，对于非常小或非常大的目标，YOLOv5可能会出现检测性能下降的情况，这是因为模型的感受野有限，难以捕捉到不同尺度目标的细节信息。
1.3K11编辑于 2023-12-08
腾讯云开发者
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