最新开源的Transformer压缩方法，让模型超级高效！

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大家在实际部署Transformer时，都需要压缩模型来减少内存和计算成本。而Transformer模型结合了注意力和前馈网络，往往需要特定压缩技术来提升性能。 本文总结了 不同情况下的60种Transformer模型压缩方法与开源代码 。分为 量化 、 剪枝 、 知识蒸馏 三大类。 这60种都是近3年内非常新颖的创新方法，并包括 CVPR 2024 、 ICLR 2024 等最新顶会的创新思路。 每个方法都有对应的开源代码 ，已经为同学们总结了 核心思路 ，直接get到研究的核心创新，然后进行复现。 相信这些方法能帮助大家更高效的部署模型，提高实验效率与结果。想要60种Transformer模型压缩方法与开源代码的网盘合集，可以 扫码下载 。 扫码获取60种Transformer模型压缩方法与开源代码 22种量化方法 量化是在各种设备上部署 Transformer 的关键步骤，能减少计算需求和内存占用，并最小化对模型性 ………………………………