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2024年4月23日将混合专家模型 (MoE) 应用于大模型中似乎是不一个不错的想法,Mistral AI 发布的 Mistral 8x7B 模型在各项性能和参数上证明了这一点,使用了更少的参数却获得了远超于 Llama 2 的效果,这为大模型的发展提供了一种新的思路。 MoE 简单介绍 混合专家模型 (MoE) 是一种稀疏门控制的深度学习模型,它主要由一组专家模型和一个门控模型组
2024年5月16日隔膜电解预处理强化膜蒸馏污染控制研究 鄢忠森,福州大学,副研究员 富含双层类两性离子层耐污染反渗透膜设计和构建 郝爽,天津工业大学,助理研究员 二沉池出水纳滤深度处理过程中微塑料对膜污染的强化效应:微生物胞外有机物的分泌、络合和沉积 林达超,广东工业大学,助理研究员 基于机器学习的微污染物分离膜的设计与制...
2019年7月8日其次是迁移学习,AutoDL 3.0通过一个网络训练一次,得到多个模型,然后将这些模型通过集成学习的方法组合起来,能够更好的支持迁移。 第三是模型适配问题,百度做了一个三维滤波器,可以对语音、图像、目标检测、自动等模型进行压缩,而模型准确率几乎保持不变。 除了支持百度外部应用外,AutoDL也对百度新闻流等内部应用提供相应...
2024年6月30日PaLM采用了Google的Pathways AI架构,这种架构允许模型更加高效地利用计算资源,实现更大规模的训练。 PaLM-540B是这个家族中最引人注目的成员之一,拥有惊人的5400亿参数。这个模型在各种复杂任务中展现出了卓越的性能,特别是在需要多步推理的问题上。例如,当被问到'如何用三种不同的方法证明勾股定理?'时,PaLM不仅能给...
2019年1月24日一、多种权重量化算法被提出,同时相应的训练算法与理论分析也有较多讨论; 二、迁移学习与知识蒸馏的结合; 三、新型精简网络结构的不断涌现; 四、模型压缩的应用推广至目标检测、自然语言理解等领域。另外,“精简深度神经网络及其产业界应用”研讨会(Workshop)环节集中探讨了近期模型压缩方向的研究成果以及在实际场景中...
2022年1月24日二、Bert 模型压缩对比表 三、 Bert 模型压缩方法介绍 3.1 Bert 模型压缩方法 之低秩因式分解&跨层...
2020年10月30日在NLP中,从浅层词嵌入到深层神经模型,大型语料库上的PTM还被证明对下游NLP任务有益。 2.4.1 第一代PTM:预先训练的词嵌入将单词表示为密集的矢量已有很长的历史[60]。 在神经网络语言模型(NNLM)的开创性工作中引入了“现代”词嵌入[12]。 Collobert等。 [26]表明,将预训练词嵌入到未标记的数据上可以显着改善...
2022年3月23日3 常见的几种BERT蒸馏模型 3.1 BERT蒸馏 在BERT提出后,如何瘦身就成了一个重要分支。主流的方法主要有剪枝、蒸馏和量化。 量化的提升有限,因此免不了采用剪枝+蒸馏的融合方法来获取更好的效果。 接下来将介绍BERT蒸馏的主要发展脉络,从各个研究看来,蒸馏的提升一方面来源于从精调阶段蒸馏->预训练阶段蒸馏,另一方面...
2019年10月31日模型压缩:通常使用量化和修剪来完成,从而能够在架构不变(或者大部分架构不变)的情况下减少计算总量; 模型蒸馏:训练一个较小的模型,该模型能够复制原始模型的行为。 我们来看下 BERT 在这些策略上可以做什么。 1、架构和优化改进 大规模分布式训练 加速BERT 训练能够想到的第一件事(甚至是第零件事)是将其分发到更...
