英伟达玩转剪枝、蒸馏：把Llama 3.1 8B参数减半，性能同尺寸更强

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前言   小模型崛起了。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 上个月，Meta 发布了 Llama 3.1 系列模型，其中包括 Meta 迄今为止最大的 405B 模型，以及两个较小的模型，参数量分别为 700 亿和 80 亿。 Llama 3.1 被认为是引领了开源新时代。然而，新一代的模型虽然性能强大，但部署时仍需要大量计算资源。 因此，业界出现了另一种趋势，即开发小型语言模型 (SLM)，这种模型在许多语言任务中表现足够出色，部署起来也非常便宜。 最近，英伟达研究表明，结构化权重剪枝与知识蒸馏相结合，可以从初始较大的模型中逐步获得较小的语言模型。 图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 也点赞转帖了该 ………………………………