论文介绍

论文

内容

模型压缩和高效推理：可以分为量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计、动态网络

1. 量化：见篇一

2. 剪枝：见篇二

3. 知识蒸馏：根据蒸馏发生在预训练阶段、微调阶段还是两者都有进行分类

4. 紧凑架构设计：通过优化网络结构和算法，在减少计算资源和内存使用的同时，实现模型效率的显著提升。集中在：优化注意力计算和Transformer架构设计

5. 动态网络：三种方法为提前退出、级联推理和专家混合（MoE）

   1. 提前退出：旨在动态地在深度神经网络（DNNs）的早期层次终止推理过程，从而减少计算成本并提高响应时间

   2. 级联推理：利用不同大小的一系列语言模型处理不同复杂度级别的请求

   3. 专家混合（MoE）：原始模型是一个超网，每个样本只选择超网的一个子结构进行推理。专家混合（MoE）是一种动态推理

推理加速框架：

结尾

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