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GPT大模型剪枝-1.sparsegpt前言:大模型时代下的稀疏与压缩
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🚀【硬核教学视频,从数学到代码】🚀 🌟 稀疏化大型GPT模型的终极解决方案:SparseGPT 🌟。首个千亿模型压缩算法 SparseGPT 来了,降低算力成本的同时保持高精度。 SparseGPT 可以将 GPT 系列模型单次剪枝到 50% 的稀疏性,而无需任何重新训练。目前最大的公开可用的 GPT-175B 模型,只需要使用单个 GPU 在几个小时内就能实现这种剪枝。而且,SparseGPT 还很准确,能将精度损失降到最小。比如在目前最大的开源模型 OPT‑175B 和 BLOOM‑176B 上执行SparseGPT 时,可以达到 60% 的稀疏度,同时将精度损失降到最小。 免费进入高质量AI群聊(NLP、CV、多模态、AIGC、自动驾驶等),客服快速相应⚡️,随时等你的到来~ 加手写ai vx:shouxie_ai
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