在ScalingTransformers用稀疏性就足夠了！“有了這樣的研究，我們以后或許能在筆記本電腦上托管GPT-3”
大型模型在許多任務上都產生了令人印象深刻的結果，但是訓練和微調的成本很高，而且解碼速度過慢，以至于研究和使用難度提升。華沙大學，谷歌研究和OpenAI的學者們通過利用稀疏性來解決這個問題。他們研究了模型中所有層級的稀疏變量，并提出了下一代Transformer模型族-Scaling Transfor
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DeepSparse：利用稀疏性加速神經網絡推理
站長之家10月26日 消息:DeepSparse是一種突破性的CPU推理運行時，采用了復雜的稀疏性技術，從而實現了神經網絡推理的加速。稀疏性是指神經網絡中存在許多連接權重為零的情況。DeepSparse充分利用了這些零權重的連接，以跳過不必要的計算，從而有效地提高了推理速度。作為一個開源項目，Dee
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清華發布SmartMoE：一鍵實現高性能MoE稀疏大模型分布式訓練
2023 年 7 月，清華大學計算機系 PACMAN 實驗室發布稀疏大模型訓練系統 SmartMoE，支持用戶一鍵實現 MoE 模型分布式訓練，通過自動搜索復雜并行策略，達到開源 MoE 訓練系統領先性能。同時，PACMAN 實驗室在國際頂級系統會議 USENIX ATC’23 發表長文，作者包括博
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昆侖萬維開源2千億稀疏大模型天工MoE，全球首創能用4090推理
2024年6月3日，昆侖萬維宣布開源 2 千億稀疏大模型 Skywork-MoE ， 性能強勁， 同時推理成本更低。Skywork-MoE 基于之前昆侖萬維開源的 Skywork-13B 模型中間 checkpoint 擴展而來，是首個完整將 MoE Upcycling 技術應用并落地的開源千億 M
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無問芯穹提出混合稀疏注意力方案MoA，加速長文本生成，實現最高8倍吞吐率提升
隨著大語言模型在長文本場景下的需求不斷涌現，其核心的注意力機制（Attention Mechanism）也獲得了非常多的關注。注意力機制會計算一定跨度內輸入文本（令牌，Token）之間的交互，從而實現對上下文的理解。隨著應用的發展，高效處理更長輸入的需求也隨之增長 [1][2]，這帶來了計算代價的挑
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NeurIPS2024｜SparseLLM：突破性全局剪枝技術，大語言模型稀疏化革命
隨著大型語言模型（LLMs）如 GPT 和 LLaMA 在自然語言處理領域的突破，現如今的模型能夠在各種復雜的語言任務中表現優異。然而，這些模型往往包含數十億參數，導致計算資源的需求極為龐大。為了讓LLMs在更多的實際應用中變得可行，研究人員進行了大量的模型壓縮工作，其中包括剪枝、量化、知識蒸餾和低秩分解等方法。
