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Delta-CoMe:新型高效增量壓縮算法助力數據存儲優化與傳輸提速

AI工具10個月前發布 AI工具集
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Delta-CoMe是一種創新的增量壓縮算法,由清華大學NLP實驗室與OpenBMB開源社區、北京大學和上海財經大合研發。該算法使得在一臺80G的A100 GPU上可以輕松加載多達50個7B模型,顯著節省約8倍的顯存,同時在壓縮后的模型性能幾乎與未壓縮的微調模型相當。Delta-CoMe結合了低秩分解與低比特量化技術,利用模型參數增量(Delta)的低秩特性,實現了高效的混合精度壓縮。

Delta-CoMe是什么

Delta-CoMe是一種前沿的增量壓縮算法,旨在優化大型語言模型(LLMs)的存儲和推理效率。通過創新的壓縮技術,Delta-CoMe在保證模型性能的同時,顯著降低了對硬件資源的需求,特別適用于處理復雜任務如數學計算、代碼生成和多模態應用。

Delta-CoMe:新型高效增量壓縮算法助力數據存儲優化與傳輸提速

Delta-CoMe的主要功能

  • 高效模型壓縮:通過混合精度壓縮技術,大幅降低大型語言模型的存儲和內存需求,使得在有限的硬件環境中可以部署更多模型。
  • 精準性能保持:在壓縮過程中,確保模型在復雜任務中的性能幾乎不受影響,特別是在解決數學問題、生成代碼和多模態任務時表現優異。
  • 靈活的多任務處理:支持同時部署多個功能不同的模型,適合多租戶環境和多任務處理,提高了模型應用的靈活性和效率。
  • 顯著提升推理速度:采用Triton kernel算子,推理速度較傳統PyTorch實現提升近3倍,進一步優化了模型的運行效率。

Delta-CoMe的技術原理

  • 低秩分解技術:通過奇異值分解(SVD)對模型參數增量(Delta)進行低秩分解,發現大部分變化集中在少數主要成分上。
  • 混合精度量化:依據低秩分解的結果,為不同的奇異向量分配適當的位寬。較大奇異值對應的奇異向量使用更高精度表示,而較小的奇異值則使用較低精度,從而減少存儲需求。
  • 長尾分布的有效利用:Delta-CoMe發現Delta參數的奇異值呈現長尾特征,主要集中在較小的數值上。因此,對小奇異值的奇異向量進行更激進的壓縮,對大奇異值的奇異向量則保留更高的精度。
  • 兼容性與泛化能力:該方法不僅適用于特定模型或任務,還具有良好的泛化能力,可以與多種主干模型(如Llama-2、Llama-3和Mistral)兼容,并在多種任務上保持優異性能。
  • 硬件優化支持:為進一步提升推理速度,Delta-CoMe實現了針對混合精度量化的Triton kernel算子,確保在硬件上的有效部署。

Delta-CoMe的項目地址

Delta-CoMe的應用場景

  • 多租戶服務:在云計算環境中,支持在有限硬件資源上為每位用戶提供專屬模型,有效節省顯存和計算資源。
  • 多任務處理:在需要同時處理多種不同任務的環境中,能夠有效壓縮并部署多種任務模型。
  • 邊緣設備部署:在資源受限的邊緣計算設備上,降低模型的存儲與內存占用。
  • 模型微調服務:對于需要頻繁調整以適應新數據或任務的模型,使用壓縮后的增量微調,減少存儲和推理成本。
  • 學術研究與開發:為研究人員和開發者提供壓縮與部署大型語言模型的能力,助力實驗與開發,不受硬件條件的限制。
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