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2024,Transformer 王者归来!

AI有道  · 公众号  ·  · 2024-07-25 10:54

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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 ………………………………

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