视觉大模型高效应用方法盘点（内附论文代码）

大规模视觉语言模型具有计算资源消耗大、模型推理速度慢等问题。为此，可以使用模型压缩、量化、剪枝等技术，减少模型参数量和计算量，从而提高模型推理速度。

例如，可以使用剪枝算法去除冗余参数、使用量化技术将模型参数量化为低精度数值、或者使用知识蒸馏技术将大模型的知识转移至小模型中。

这里为同学们整理好了17篇大模型高效计算和应用相关方向的必读论文+复现代码！帮助同学们学会如何在计算资源有限的情况下，充分利用模型的能力，提高应用效率。

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另外，在大模型的高效处理方式中，模型剪枝是去除冗余信息最直接的方式，可以从根本上解决计算和内存的压力。

模型剪枝的具体方法，包含：

 Regularization-based channel pruning techniques

 Property-based channel pruning techniques

 Search-based channel pruning techniques

以及目前的前沿方法：Any Structural Pruning。

更多关于模型剪枝的知识详解，将在7月18日20:00，由顶刊审稿人Luking老师直播分享。Luking老师将从多篇经典论文入手，讲解模型剪枝的技术背景及经典方法。更会现场讲解CVPR2023《DepGraph: Towards Any Structural Pruning》一文，分析模型剪枝的前沿方法。

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