在ScalingTransformers用稀疏性就足够了!“有了这样的研究,我们以后或许能在笔记本电脑上托管GPT-3”
大型模型在许多任务上都产生了令人印象深刻的结果,但是训练和微调的成本很高,而且解码速度过慢,以至于研究和使用难度提升。华沙大学,谷歌研究和OpenAI的学者们通过利用稀疏性来解决这个问题。他们研究了模型中所有层级的稀疏变量,并提出了下一代Transformer模型族-Scaling Transfor
大型模型在许多任务上都产生了令人印象深刻的结果,但是训练和微调的成本很高,而且解码速度过慢,以至于研究和使用难度提升。华沙大学,谷歌研究和OpenAI的学者们通过利用稀疏性来解决这个问题。他们研究了模型中所有层级的稀疏变量,并提出了下一代Transformer模型族-Scaling Transfor
站长之家10月26日 消息:DeepSparse是一种突破性的CPU推理运行时,采用了复杂的稀疏性技术,从而实现了神经网络推理的加速。稀疏性是指神经网络中存在许多连接权重为零的情况。DeepSparse充分利用了这些零权重的连接,以跳过不必要的计算,从而有效地提高了推理速度。作为一个开源项目,Dee
2023 年 7 月,清华大学计算机系 PACMAN 实验室发布稀疏大模型训练系统 SmartMoE,支持用户一键实现 MoE 模型分布式训练,通过自动搜索复杂并行策略,达到开源 MoE 训练系统领先性能。同时,PACMAN 实验室在国际顶级系统会议 USENIX ATC’23 发表长文,作者包括博
2024年6月3日,昆仑万维宣布开源 2 千亿稀疏大模型 Skywork-MoE , 性能强劲, 同时推理成本更低。Skywork-MoE 基于之前昆仑万维开源的 Skywork-13B 模型中间 checkpoint 扩展而来,是首个完整将 MoE Upcycling 技术应用并落地的开源千亿 M