等待这里能够成为你进修AI前沿常识的高地，分享本人最新事情的膏壤，在AI进阶之路上的晋级打怪的按照地探索平台官网！
　　马里兰大学帕克分校计较机科学系的一年级博士生，指点教师是李昂传授, 曾在京东探究学院等机构担当研讨练习生

　　等待这里能够成为你进修AI前沿常识的高地，分享本人最新事情的膏壤，在AI进阶之路上的晋级打怪的按照地探索平台官网！

　　马里兰大学帕克分校计较机科学系的一年级博士生，指点教师是李昂传授, 曾在京东探究学院等机构担当研讨练习生。研讨爱好次要在深度进修、模子紧缩探究者功用、天然言语处置等。

　　在Talk界面下的【交换区】到场互动！留下你的打call和成绩探索平台官网，和更多小同伴们配合会商，被讲者间接翻牌解答！

　　基于 Transformer 的大型言语模子 (LLM) 的扩大已在各类使命中展示出优良的机能。但是，它也引入了冗余构造探究者功用，对实践布置提出了应战探索平台官网。虽然人们熟悉到 LLM 中的冗余，但差别模块（如 MLP 和留意层）之间冗余的变革还没有获得充实探究。在这项事情中，我们利用基于类似性的目标来研讨 Transformer 中差别模块（包罗 Blocks、MLP 和留意层）之间的冗余变革。该目标的条件是冗余构造发生的输出与其输入高度类似。使人惊奇的是探究的探是甚么意义，固然留意层关于 Transformer 相当主要，并将其与其他支流架构辨别开来，但我们发明很大一部门留意层表示出太高的类似性，能够宁静地修剪而不会低落机能探究者功用探索平台官网，从而低落内存和计较本钱。

　　，届时他将对LLM中差别模块（包罗 Blocks、MLP 和留意层）之间的冗余变革睁开探究。别的探究者功用探究的探是甚么意义，他还提出了一种结合删除留意层和 MLP 层的办法，从而进步机能和紧缩率。

　　别的，我们还提出了一种结合删除留意层和 MLP 层的办法探究者功用，从而进步机能和紧缩率。大批实考证实了我们办法的有用性探究的探是甚么意义，比方，Llama-3-70B 即便在修剪一半的留意力层后仍连结了相称的机能。

免责声明：本站所有信息均搜集自互联网，并不代表本站观点，本站不对其真实合法性负责。如有信息侵犯了您的权益，请告知，本站将立刻处理。联系QQ：1640731186