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模型压缩
整理:4篇论文知识蒸馏引领高效模型新时代
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是当前机器学习研究中的一个重要方向,特别是在
模型压缩
和效率优化等任务中。传统的深度学习模型往往依赖于复杂的大型网络,以获取卓越的性能。
mslion
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2025-02-23 14:31
多模态
人工智能
知识蒸馏
深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径
这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟,还通过动态
模型压缩
策略(如量化与剪枝)将金融预测
智能计算研究中心
·
2025-02-23 11:10
其他
大模型量化概述
近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大
模型压缩
技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。
AI领航者
·
2025-02-22 04:02
人工智能
ai
大模型
模型压缩
-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化
在
模型压缩
中,教师模型是一个预训练好的复杂的模型,而学生模型是一个规模较小的模型。
NLP的小Y
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2025-02-21 08:39
剪枝
机器学习
nlp
语言模型
《DeepSeek
模型压缩
:在高效与性能间寻平衡》
DeepSeek作为其中的佼佼者,在
模型压缩
技术上不断探索,力求在减小模型体积的同时,最大程度保留模型性能,为更广泛的应用场景提供支持。
·
2025-02-19 20:47
人工智能深度学习
边缘AI架构提升LLM应用的响应速度
边缘AI架构提升LLM应用的响应速度关键词边缘计算、边缘AI、LLM、响应速度、
模型压缩
、分布式计算摘要本文探讨了如何通过边缘AI架构提升大型语言模型(LLM)应用的响应速度。
AI天才研究院
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2025-02-17 15:08
计算
ChatGPT
DeepSeek
R1
&
大数据AI人工智能大模型
java
python
javascript
kotlin
golang
架构
人工智能
大厂程序员
硅基计算
碳基计算
认知计算
生物计算
深度学习
神经网络
大数据
AIGC
AGI
LLM
系统架构设计
软件哲学
Agent
程序员实现财富自由
使用Python实现深度学习模型:知识蒸馏与
模型压缩
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和
模型压缩
(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。
Echo_Wish
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2025-02-17 04:34
Python
笔记
从零开始学Python人工智能
Python算法
python
深度学习
开发语言
Deepseek详细的自我介绍
中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔,核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室,团队在NLP、分布式训练、
模型压缩
等领域发表顶会论文超
welcome_123_
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2025-02-16 16:06
人工智能
DeepSeek-R1 蒸馏 Qwen 和 Llama 架构 企业级RAG知识库
DeepSeek-R1的输出,蒸馏了6个小模型”意思是利用DeepSeek-R1这个大模型的输出结果,通过知识蒸馏技术训练出6个参数规模较小的模型,以下是具体解释:-**知识蒸馏技术原理**:知识蒸馏是一种
模型压缩
技术
qq_25467441
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2025-02-15 20:00
人工智能
机器学习
深度学习
模型轻量化
影响神经网络推理速度主要有4个因素:FLOPs、MAC、计算并行度、硬件平台架构与特性(算力、GPU内存带宽)
模型压缩
工业界主流的
模型压缩
方法有:知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD
莱茶荼菜
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2025-02-11 22:10
人工智能
学习
【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团(附面题)
(LLMs)架构篇注意力机制(Attention)篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调(SFT)篇高效微调篇提示学习篇人类对齐训练(RLHF)篇Prompt工程篇三、大模型进阶面大
模型压缩
篇分布式训练篇大模型魔改篇四
青松ᵃⁱ
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2025-02-11 13:37
NLP
百面百过
AI面试
NLP面试
算法面试
人工智能
超火的DeepSeek使用了大模型蒸馏技术嘛?
例如:蒸馏技术的定义与应用:蒸馏是一种将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)的技术,通过这种方式实现
模型压缩
和性能提升。
魔王阿卡纳兹
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2025-02-08 14:28
IT杂谈
DeepSeek
大模型蒸馏
OpenAI
【AI中数学-信息论-综合实例】 缩小AI巨人:大模型神经网络的压缩与裁剪
模型压缩
和裁剪技术能够使这些“AI巨人”变得更为可管理,同时在性能上不至于损失太多。我们将通过五个在实际应用中具有代表性的案
云博士的AI课堂
·
2025-02-07 22:03
AI中的数学
人工智能
神经网络
深度学习
知识蒸馏
网络裁剪
量化技术
模型压缩
大语言模型原理基础与前沿 高效的MoE架构
大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构关键词:大语言模型,MoE架构,参数高效微调,分布式训练,
模型压缩
,推理加速1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,大语言模型(LargeLanguageModels
AI架构设计之禅
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2025-02-07 13:39
DeepSeek
R1
&
大数据AI人工智能
Python入门实战
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
模型蒸馏、量化、裁剪的概念和区别
模型压缩
概述1.1
模型压缩
的重要性随着深度学习技术的快速发展,神经网络模型在各种任务中取得了显著的成功。然而,这些模型通常具有大量的参数和复杂的结构,导致模型体积庞大、计算资源消耗高和推理时间长。
我就是全世界
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2025-02-06 22:24
AI
人工智能
浅谈知识蒸馏技术
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种
模型压缩
技术,它的核心思想是将一个大型的、复杂的教师模型(teachermodel)的知识迁移到一个小型的、简单的学生模型(studentmodel
eso1983
·
2025-02-04 02:07
机器学习
人工智能
深度学习
第三篇:
模型压缩
与量化技术——DeepSeek如何在边缘侧突破“小而强”的算力困局
——从算法到芯片的全栈式优化实践随着AI应用向移动终端与物联网设备渗透,模型轻量化成为行业核心挑战。DeepSeek通过自研的“算法-编译-硬件”协同优化体系,在保持模型性能的前提下,实现参数量与能耗的指数级压缩。本文从技术原理、工程实现到落地应用,完整解析其全链路压缩技术体系。第一章算法层创新:结构化压缩与动态稀疏化1.1非均匀结构化剪枝技术DeepSeek提出**“敏感度感知通道剪枝”(SAC
python算法(魔法师版)
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2025-02-03 05:43
数据挖掘
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
生成对抗网络
边缘计算
什么是“知识蒸馏”
为了解决这一问题,知识蒸馏技术应运而生,成为
模型压缩
和性能优化的重要手段。本节将详细介绍知识蒸馏的基本概念、工作原理和知识迁移机制。
清风AI
·
2025-02-02 19:55
深度学习
人工智能
神经网络
python
conda
什么是知识蒸馏技术?
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种
模型压缩
和加速技术,旨在将大型模型(通常称为教师模型)所学到的知识迁移到小型模型(通常称为学生模型)中,从而让小型模型在减少计算资源消耗和推理时间的同时
deepdata_cn
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2025-02-01 09:41
垂域模型
机器学习
人工智能
知识蒸馏
大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?
通过训练学生模型模仿教师模型的行为,实现
模型压缩
和性能保留的目标。蒸
kcarly
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2025-02-01 08:37
大模型知识乱炖
杂谈
大模型蒸馏
大模型微调
大模型
AI
我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2,效果真的炸裂!!!
知识蒸馏是一种
模型压缩
技术,用于将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)。其核心原理是教师模型通过预测结果(如概率分布或推理过程)向学生模型传授知识,学生模
AI生成曾小健
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2025-01-31 03:00
自然语言处理
人工智能
# AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和
模型压缩
大模型分布式并行
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
EwenWanW
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2025-01-24 16:59
AGI
人工智能
神经网络
dnn
模型压缩
与优化技术——神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)
模型压缩
与优化技术中的神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)技术1.引言在深度学习领域,神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。
DuHz
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2025-01-23 18:37
轻量化模型
机器学习
计算机视觉
人工智能
神经网络
深度学习
数据挖掘
语音识别
知识蒸馏和剪枝
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型剪枝(ModelPruning)是两种常用的
模型压缩
和加速技术,它们被广泛用于提高模型的推理效率,尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。
我叫罗泽南
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2025-01-20 12:02
深度学习
剪枝
算法
机器学习
工业大模型市场图谱:53个工业大模型全面梳理
根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》,工业大模型是指在通用基础大模型(例如文心一言、通义千问等)的基础上,结合行业&场景数据进行预训练和微调,并进行
模型压缩
(裁剪、蒸馏等)所形成的大模型
大模型常客
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2025-01-19 19:21
人工智能
agi
ai
大模型
ai大模型
大模型应用
大模型就业
LLM大模型学习:LLM大模型推理加速
目录一、模型优化技术二、
模型压缩
技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术,如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等,掌握相应的实现方法。1.1剪枝
七七Seven~
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2024-09-12 17:45
学习
人工智能
transformer
深度学习
llama
Python中的深度学习神经网络
构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与
模型压缩
2301_78297473
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2024-09-07 08:46
深度学习
python
神经网络
模型剪枝综述
目录1深度神经网络的稀疏性:2剪枝算法分类:3具体的剪枝方法包括:4剪枝算法流程:5几种常见的剪枝算法:6结构化剪枝和非结构化剪枝各有其优缺点:7剪枝算法对模型精度的影响8影响剪枝算法对模型精度的因素
模型压缩
中的剪枝算法是一种应用广泛的
模型压缩
方法
发狂的小花
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2024-09-06 23:20
人工智能
#
模型部署
深度学习
人工智能
模型部署
模型剪枝
性能优化
图像处理之蒸馏
蒸馏什么是蒸馏蒸馏技术分类什么是轨迹一致性蒸馏(TCD)什么是蒸馏在图像处理领域,蒸馏是一种
模型压缩
和知识迁移的技术。
醉后才知酒浓
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2024-09-04 15:13
面试题
OpenCV
图像处理
人工智能
计算机视觉
深度学习
英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama 3.1模型“瘦身“?
英伟达研究团队通过结构化权重剪枝和知识蒸馏技术,成功将Llama3.18B
模型压缩
为4B参数的小型语言模型,并取得了不俗的效果。让我们一起来深入探讨这项技术的原理和
蒜鸭
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2024-08-30 19:28
人工智能
算法
机器学习
大模型训练和推理
.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术(1)模型并行(2)数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.
模型压缩
李明朔
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2024-08-30 01:27
AIGC
深度学习
人工智能
基于深度学习的高效
模型压缩
基于深度学习的高效
模型压缩
技术在确保模型性能的同时,显著减少了模型的存储需求和计算复杂度,从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境(如移动设备、嵌入式系统)并加快推理速度。
SEU-WYL
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2024-08-27 19:58
深度学习dnn
深度学习
人工智能
【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索
模型压缩
权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
E绵绵
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2024-08-26 06:25
Everything
人工智能
机器学习
大模型
python
AIGC
应用
科技
大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ
近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大
模型压缩
技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。
吃果冻不吐果冻皮
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2024-02-20 21:39
动手学大模型
人工智能
模型压缩
开源项目:阿里-tinyNAS/微软NNI/华为-vega
文章目录阿里-TinyNAS使用流程步骤一:搜索模型结构步骤二:导出模型结果步骤三:使用搜索的模型结构图像分类任务目标检测任务华为-vega简介定位优点缺点微软NNI简介定位优点缺点阿里-TinyNAShttps://github.com/alibaba/lightweight-neural-architecture-search聚焦NAS,进行合理的模块划分;更偏向算法使用平台,搜索得到精度较好
清风2022
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2024-02-07 10:35
tinyNAS
神经网络
AutoML
vega
自然语言处理 | (13)kenLM统计语言模型构建与应用
目录1.实验准备2.训练数据3.训练语言模型4.
模型压缩
5.模型加载6.智能纠错1.实验准备安装依赖#安装依赖!aptinstalllibboost-all-dev!
CoreJT
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2024-02-06 07:21
自然语言处理
自然语言处理(NLP)
kenLM工具库
统计语言模型
n-gram
智能纠错
今日arXiv最热NLP大模型论文:微软提出SliceGPT,删除25%模型参数,性能几乎无损
为了缓解这些资源限制,研究者们提出了多种
模型压缩
方法,其中剪枝(pruning)技术因其在后训练阶段应用的潜力而备受关注。
夕小瑶
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2024-02-06 01:56
自然语言处理
人工智能
不容错过|大模型等各行业最新赛事汇总,速递给你!
比赛动态1、AICAS2024大挑战:通用算力大模型推理性能软硬协同优化挑战赛比赛简介:选手基于通义千问-7B大语言模型,可从多角度提出相关方法(如
模型压缩
,参数稀疏,精度量化和结构剪枝等),并结合Arm
会议之眼
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2024-02-02 19:06
人工智能
阿里云
微信
Yolov8_obb旋转框检测,模型剪枝压缩
Yolov8_obb
模型压缩
之模型剪枝一、剪枝原理和pipleline参考:yolov5
模型压缩
之模型剪枝
模型压缩
(二)yolov5剪枝本次使用稀疏训练对channel维度进行剪枝,来自论文LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming
早茶和猫
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2024-02-02 10:40
旋转框
模型剪枝
YOLO
剪枝
目标检测
算法
人工智能
Threejs in autonomous driving -(2)模型精简
精简方案删减模型的顶点和面片
模型压缩
第一种专业性比较强,我们是搞不定的,那么就可以从第二种思路为出发点。通过万能的搜索引擎搜索我们可以找到被誉为3d业界的json格式的gltf。gltf简介。
土肥圆_c1ab
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2024-01-30 23:18
训练和部署之间的区别-
模型压缩
神经网络训练神经网络训练的本质就是找到一个f(x),只不过是一个参数量很大的f(x)那么神经网络训练和部署之间的区别就是减少参数量为什么要减少参数量1.大模型不方便进行部署,网络的推断速度比较慢2.对于移动端等设备也没有这么强的算力3.对于网络训练的结果,也就是网络训练中学习到的知识和网络参数量两者的关系不是线性的,知识和参数量之间的关系更趋向于一个log函数怎样减少参数量1.减小参数的精度例如将
An_ich
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2024-01-29 11:08
深度学习
python
开发语言
人工智能
网络
算法
深度学习
机器学习
AI
模型压缩
技术
模型压缩
技术是指通过一系列方法和技巧,减小深度学习模型的大小和计算量,同时尽量保持模型的性能。这对于在资源受限的设备上部署模型、减少模型传输和存储成本以及提高模型推理速度都非常有用。
SugarPPig
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2024-01-26 06:28
人工智能
人工智能
和GPT讨论知识蒸馏的基本概念
User帮我解释一下知识蒸馏、教师学生网络、逆向蒸馏等概念ChatGPT知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种
模型压缩
技术。
Mighty_Crane
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2024-01-24 10:52
gpt
人工智能
第五节课 LMDeploy 大模型量化部署实践(笔记)
lmdeploy/lmdeploy.md1.大模型部署背景(1)模型部署定义将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程,使模型能够接收输入并返回预测结果为了满足性能和效率的要求,常常对需要对模型进行优化,例如
模型压缩
和硬件
幽径微澜
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2024-01-24 05:34
书生·浦语大模型实战营(笔记
笔记
python
【书生·浦语大模型实战营05】《(5)LMDeploy 大模型量化部署实践》学习笔记
:《LMDeploy的量化和部署》1、大模型部署背景1.1模型部署定义将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程,使模型能够接收输入并返回预测结果为了满足性能和效率的需求,常常需要对模型进行优化,例如
模型压缩
和硬件加速产品形态云端
songyuc
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2024-01-24 03:42
学习
笔记
Model Compression and Acceleration Overview
模型压缩
、模型加速
模型压缩
方法:能够有效降低参数冗余减少存储占用、通信带宽、计算复杂度利部署线性或非线性量化:1/2bits,int8和fp16等;结构或非结构剪枝:deepcompression,channelpruning
Ada's
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2024-01-23 10:35
认知智能
认知计算
片上互联
边缘计算
系统科学
神经科学
认知科学
专题《智能芯片》
初识人工智能,一文读懂过拟合&欠拟合和
模型压缩
的知识文集(3)
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
普修罗双战士
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2024-01-23 09:09
人工智能专栏
人工智能
机器学习
自然语言处理
语言模型
人机交互
计算机视觉
对 MODNet 其他模块的剪枝探索
写在前面先前笔者分享了《对MODNet主干网络MobileNetV2的剪枝探索》,没想到被选为了CSDN每天值得看系列,因为笔者开设的专栏《MODNet-Compression探索之旅》仅仅只是记录笔者在
模型压缩
领域的探索历程
Maitre Chen
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2024-01-22 06:27
剪枝
算法
深度学习
人工智能
计算机视觉
Knowledge Distillation (1) 模块替换之bert-of-theseus-上篇
模型压缩
模型在设计之初都
小蛋子
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2024-01-22 02:50
改进yolov7网络(从轻量化方面的8个方法)
以下是8条关于如何从轻量化角度改进YOLOv7网络的建议:1.
模型压缩
:使用轻量化的
模型压缩
技术,如剪枝(pruning)和量化(quantization),来减小YOLOv7的模型大小。通过剪
qhchao
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2024-01-21 21:30
YOLO
网络
计算机视觉
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