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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。
9310编辑于 2026-01-29- 来自专栏算法之名
模型剪枝
模型剪枝就是删除小于一定阈值的连接或神经元节点得到更加稀疏的网络。 在这个过程中很有可能因为连接剪枝是一个非常不规则的操作，我们实现的时候通常会维护一个维度相等的矩阵，称为掩膜(mask)矩阵。 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。 ====] - 3s 4ms/step - loss: 0.0705 - accuracy: 0.9800 - val_loss: 0.0706 - val_accuracy: 0.9766 对比基准模型和剪枝模型
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。
8200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。 ，我们注意到它略高于未剪枝模型。 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。 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。 而滤波器剪枝(Filter-level) 只改变了网络中的滤波器组和特征通道数目，所获得的模型不需要专门的算法设计就能够运行，被称为结构化剪枝。 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。
3.7K10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。
94810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.
56900编辑于 2024-05-25 - 来自专栏Piper蛋窝
模型剪枝，“剪” 掉了什么？
未剪枝模型预测标注: 万圣节南瓜，剪枝模型预测标注: 灯罩 （6）参考正确标注: 培养皿，未剪枝模型预测标注: 浓咖啡，剪枝模型预测标注: 培养皿 （7）参考正确标注: 豪华轿车，未剪枝模型预测标注: : 咖啡机，剪枝模型预测标注: 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: : 屏幕，剪枝模型预测标注: 电视 （7）参考正确标注: 圣诞袜，未剪枝模型预测标注: 袜子，剪枝模型预测标注: 圣诞袜 （8）参考正确标注: 防浪堤，未剪枝模型预测标注: 湖边，剪枝模型预测标注: 海滨 : 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 ，未剪枝模型预测标注: 墨西哥卷饼，剪枝模型预测标注：盘子 （6）参考正确标注: 糖果，未剪枝模型预测标注: 包，剪枝模型预测标注: 杂货店 （7）参考正确标注: 双杠，未剪枝模型预测标注: 双杠，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。
28610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？
69010编辑于 2022-09-22 - 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
模型蒸馏2.1 核心定义 蒸馏是一种知识迁移技术，通过高精度大模型“老师模型”指导轻量化小模型“学生模型”训练，让小模型学习大模型的隐性知识，最终实现“小模型精度接近大模型，速度和显存远超大模型 例如：将 GPT-4 的医疗知识蒸馏到 BERT 小模型，可在基层医院辅助诊断，精度接近大模型，且能本地部署保障数据隐私。大模型替代场景：用小模型替代超大模型降低成本。 大模型中存在大量权重接近 0 的参数，这些参数对模型输出影响极小（如同大树的枯枝），剪枝后模型参数数量减少，结构更简洁，从而降低显存占用、提升推理速度。 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。
3211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
03 剪枝 模型剪枝是指去除模型参数中冗余或不重要的部分，这个过程与哺乳动物幼年神经突触消失的过程极为相似。 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。 剪枝操作也会对模型带来精度损失。 一般而言，根据剪枝流程的位置，可以将剪枝操作分为两种：训练时剪枝和后剪枝。 训练时剪枝其实和训练时使用Dropout 操作较为类似，训练时剪枝会根据当前模型的结果，删除不重要的结构，固化模型再进行训练，以后续的训练来弥补部分结构剪枝带来的不利影响，避免模型因为剪枝操作而造成的精度陡降 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。
2.4K20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。 torch.utils.data.DataLoader, epochs: int = 3) -> nn.Module: """微调剪枝后的模型
47010编辑于 2025-12-13 - 来自专栏软件研发
讲解YOLOv5模型剪枝压缩
为了解决这个问题，模型剪枝压缩成为了一种常用的方法。在本文中，我们将讲解如何使用YOLOv5模型进行剪枝压缩，以实现模型的高效部署。 模型剪枝压缩概述模型剪枝压缩是一种通过减少模型参数、减少冗余计算、优化模型结构等手段来减小模型体积和计算复杂度的方法。 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。 重新训练或微调：根据剪枝后的模型，重新训练或微调模型，以保持模型性能并提高模型压缩效果。模型部署：将剪枝压缩后的模型部署到目标设备上，并进行推理或应用。 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 - 来自专栏人工智能前沿讲习
模型加速与压缩 | 剪枝乱炖
剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准/基于重建误差/基于稀疏训练的剪枝，并且逐渐有向AutoML发展的趋势。 在神经网络中可以用于度量的值主要分为3大块：Weight / Activation / Gradient。各种神奇的组合就产出了各种metric玩法。 剪枝之外 提升精度： 利用剪枝的方式来提升模型精度，比如DSD: Dense-Sparse-Dense Training for Deep Neural Networks(ICLR2017)利用非结构化剪枝 总结 一脉梳理下来感觉做纯的剪枝感觉很难了，对比人工设计的结构和准则，NAS出来的模型可以又小巧精度又高，剪枝也逐渐受其影响快、准、狠地寻找结构。 Reference 1、闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇 https://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/100621397
2.4K30发布于 2020-06-05 - 来自专栏深度学习自然语言处理
剪枝乱炖 | 模型加速与压缩
---- 作者：Colorjam https://zhuanlan.zhihu.com/p/97198052 剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准 剪枝之外 提升精度： 利用剪枝的方式来提升模型精度，比如DSD: Dense-Sparse-Dense Training for Deep Neural Networks(ICLR2017)利用非结构化剪枝 总结 一脉梳理下来感觉做纯的剪枝感觉很难了，对比人工设计的结构和准则，NAS出来的模型可以又小巧精度又高，剪枝也逐渐受其影响快、准、狠地寻找结构。 Reference 闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇 技术文章配图指南 下载一：中文版！学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！ 后台回复【五件套】 下载二：南大模式识别PPT 后台回复【南大模式识别】 ---- 投稿或交流学习，备注：昵称-学校（公司）-方向，进入DL&NLP交流群。
1.2K20编辑于 2022-03-04 - 来自专栏DeepHub IMBA
DecEx-RAG：过程监督+智能剪枝，让大模型检索推理快6倍
与传统 RAG 不同它让模型在推理过程中自主决定要不要检索、什么时候检索。这样就相当于给模型一套工具让它自己判断该用哪个。 图1：DecEx-RAG 框架示意图，展示搜索树的扩展与剪枝过程 决策阶段解决两个问题：该停还是该继续？如果继续的话用内部知识还是去检索外部信息？每一步模型都要做出终止决策 σₜ 和检索决策 δₜ。 而剪枝策略是 DecEx-RAG 的一大亮点：搜索树扩展太快会导致计算量爆炸所以需要动态剪枝，每一层做多次 rollout 模拟不同决策，把结果汇总成中间奖励；超过一半样本认为该停就停；如果内部知识生成的答案分数够高 剪枝机制 生成过程监督数据非常耗时，DecEx-RAG 的剪枝机制在这里起了关键作用。 第二步是直接偏好优化（DPO）：剪枝前模型会生成多组候选决策和执行结果，把这些配对保存下来用于偏好训练，让模型学会区分好的和不够好的选择。
13710编辑于 2026-01-12 - 来自专栏GiantPandaCV
ThiNet：模型通道结构化剪枝
剪枝算法还是三步剪枝：train-prune-finetune，而且是layer by layer的剪枝。本文由作者授权首发于GiantPandaCV公众号。 文章的主要思路是：ThiNet是基于filter剪枝，将filter剪枝操作形式化地定义为一个优化问题，通过下一层的统计信息来指导当前层的剪枝。 ThiNet剪枝流程：选择channel子集、剪枝、finetune，如下如图 ? 思路1的方法会有一个问题就是，留下来filter的数量是从大到小的变化的，那么按照思路1计算量会很大，因为留下来的filter（记为S）在剪枝一开始的时候要比被移除的filter（记为T）多，所以有 思路 1、对前面10层剪枝力度大，因为前面10层的feature map比较大，FLOPs占据了超过90% 2、全连接层占据了 86.41%的模型参数，所以将其改成global average pooling
1.1K40发布于 2021-01-22 - 来自专栏我爱计算机视觉
浅谈模型压缩之量化、剪枝、权重共享
02 模型压缩技术有哪些 目前我自己了解到的的模型剪枝技术包含以下几个方向， ? （模型构成） 剪枝：深度学习模型可以看作是一个复杂树状结构，如果能减去一些对结果没什么影响的旁枝，就可以实现模型的减小 量化：模型由大量的浮点型权重组成，如果能用float32替代原有的float64表示 03 模型剪枝 模型的构成是由许多浮点型的神经元相连接，每一层根据神经元的权重将信息向下传递。但是有一些神经元的权重非常小，这类神经元对整个模型的加载的信息的影响也就微乎其微。 如果可以把这些权重较小的神经元删减掉，既减少了模型大小，也不会对模型的效果带来大的影响。 简单理解的话如下图所示: ? 既然有大量的迭代验证工作，是否可以引入AutoML机制，可以通过NAS（神经网络搜索）的方式探索出剪枝候选集，然后自动的剪枝-》验证-》迭代。
2.6K21发布于 2020-03-06 - 来自专栏机器之心
模型剪枝，不可忽视的推断效率提升方法
选自TowardsDataScience 作者：Ranjeet Singh 机器之心编译 参与：路 剪枝是常用的模型压缩方法之一，本文对剪枝的原理、效果进行了简单介绍。 大模型 => 更多内存引用 => 更多能耗 剪枝正是提高推断效率的方法之一，它可以高效生成规模更小、内存利用率更高、能耗更低、推断速度更快、推断准确率损失最小的模型，此类技术还包括权重共享和量化。 深度学习从神经科学中汲取过灵感，而剪枝同样受到生物学的启发。 随着深度学习的发展，当前最优的模型准确率越来越高，但这一进步伴随的是成本的增加。本文将对此进行讨论。 挑战 1：模型规模越来越大 我们很难通过无线更新（over-the-air update）分布大模型。 ? 如果你根据神经元权重的 L1/L2 范数进行排序，那么剪枝后模型准确率会下降（如果排序做得好的话，可能下降得稍微少一点），网络通常需要经过训练-剪枝-训练-剪枝的迭代才能恢复。
1.3K30发布于 2019-08-09
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