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原標題：30%參數達到92%的表現，大模型稀疏化方法顯神通
關鍵字：模型,方法,數據,任務,上下文
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：6338字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | Axe_越當我還是一位懵懂少年的時候，總認為“任務難度”，“參數規模”和“準確率”是一個不可兼顧的三角，比如當我想要挑戰更難的任務，追求獲得更高的準確率，那必然就要在更大的模型參數量上進行妥協。然而，真的是這樣嗎？
而在千帆閱盡以后，我才終于開始感悟到，
“小孩子才做選擇，成年人全部都要”
論文標題Enabling High-Sparsity Foundational Llama Models With Efficient Pretraining and Deployment
論文鏈接https://arxiv.org/pdf/2405.03594.pdf
到底怎樣才能把你變小過去我們在做工程優化時，常常會出現這樣的一段對話：
由于在量化（quantization）過程中，只保留每個參數的4位或8位數值參與運算，因此不可避免地會帶來準確度損失。除了量化以外，權重剪枝（weight pruning）也是一個常見的模型壓縮辦法，它通過讓部分參數為0來提高推理速度。然而，權重剪枝同樣面臨降準確率的問題，尤其是在面臨復雜任務的時候。
今天我們介紹的這篇文章，就致力于

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189