Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Cắt tỉa mô hình
kỹ thuật
HƯỚNG DẪN KỸ THUẬT
Cắt tỉa có cấu trúc và bỏ lớp
Việc cắt tỉa có cấu trúc sẽ loại bỏ toàn bộ thành phần của mạng lưới thần kinh, chẳng hạn như đầu chú ý, tế bào thần kinh hoặc toàn bộ lớp, do đó mô hình mỏng hơn sẽ chạy nhanh hơn trên phần cứng thông thường.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~2 min
Trên trang nàyĐọc trong 2 phút
Tổng quan
Bỏ lớp là phiên bản mạnh mẽ nhất, xóa toàn bộ khối biến áp để thu nhỏ độ sâu.
Lặn sâu
Việc cắt tỉa không có cấu trúc sẽ loại bỏ các trọng số riêng lẻ, nhưng một ma trận chứa đầy các số 0 rải rác vẫn chạy ở tốc độ tối đa trên GPU vì phần cứng không bỏ qua chúng. Thay vào đó, việc cắt tỉa có cấu trúc sẽ loại bỏ các khối mạch lạc, toàn bộ đầu chú ý, tế bào thần kinh chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu, các kênh hoặc toàn bộ lớp, điều này thực sự làm co các tensor và mang lại tốc độ thực sự mà không cần các hạt nhân thưa thớt đặc biệt. Việc thả lớp đẩy điều này đi xa nhất: nghiên cứu như LayerDrop và công việc cắt tỉa theo chiều sâu sau này cho thấy rằng nhiều lớp biến áp, đặc biệt là ở ngăn xếp giữa và trên, dư thừa một cách đáng ngạc nhiên. Bạn thường có thể xóa 20 đến 40 phần trăm các lớp và khôi phục phần lớn độ chính xác đã mất bằng một đợt tinh chỉnh ngắn hoặc chắt lọc kiến thức. Tầm quan trọng được đánh giá bằng các số liệu như khoảng cách góc giữa đầu vào và đầu ra của lớp (mức độ thay đổi cách biểu diễn).
Triển khai trong thế giới thực
Chắt lọc mô hình học sinh nhỏ, nhanh từ một giáo viên lớn bằng cách cắt tỉa các lớp sau đó tinh chỉnh để khôi phục độ chính xác
Loại bỏ các đầu chú ý dư thừa trong mô hình dịch để giảm độ trễ trên các thiết bị biên
Bỏ các khối biến áp phía trên của LLM để đạt được mục tiêu độ trễ suy luận di động nghiêm ngặt
Tạo một nhóm kích thước mô hình từ một điểm kiểm tra được huấn luyện trước bằng cách cắt tỉa theo các độ sâu và chiều rộng khác nhau
Tương lai của việc cắt tỉa có cấu trúc và bỏ lớp
Việc cắt tỉa theo chiều sâu và cấu trúc đang trở thành tiêu chuẩn để tạo ra các biến thể mô hình hiệu quả từ một mạng được huấn luyện trước lớn, như đã thấy trong việc cắt tỉa chiều rộng và chiều sâu cộng với các đường ống chưng cất lấy mô hình nhỏ từ mô hình lớn. Mong đợi sự tích hợp chặt chẽ hơn với lượng tử hóa và định tuyến, cắt tỉa nhận biết phần cứng nhắm mục tiêu các bộ tăng tốc cụ thể và tìm kiếm tự động quyết định mỗi lần triển khai mức độ sâu hoặc chiều rộng cần cắt giảm cho ngân sách độ trễ nhất định.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Chi phí và ngân sách. Các quyết định về kiến trúc sẽ thúc đẩy hiệu suất và chi phí vận hành trong nhiều năm.
- Quyết định rõ ràng hơn. Giáo dục kỹ thuật giúp các nhóm chọn nhóm phù hợp chứ không chỉ nhóm mới nhất.
- Kiểm soát chất lượng. Lựa chọn kỹ thuật tốt hơn làm giảm sự cố về độ tin cậy trong sản xuất.
coi chừng
- Tối ưu hóa một điểm chuẩn có thể che giấu những điểm yếu của hệ thống rộng hơn.
- Chi phí cơ sở hạ tầng và bảo trì thường được đánh giá thấp.
- Khoảng cách về bảo mật và khả năng quan sát có thể tăng lên khi hệ thống trở nên phức tạp hơn.
Các bước tiếp theo
- Xác định các mục tiêu về độ trễ, chất lượng và chi phí trước khi triển khai.
- Điểm chuẩn trong điều kiện tải và dữ liệu thực tế.
- Giám sát thiết bị về lỗi, độ lệch và tác động của người dùng.
- Chuẩn bị đường dẫn khôi phục và ứng phó sự cố trước khi mở rộng quy mô.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Take the Structured Pruning and Layer Dropping quiz
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
Cắt tỉa có cấu trúc và bỏ lớp là gì?
Việc cắt tỉa có cấu trúc sẽ loại bỏ toàn bộ thành phần của mạng lưới thần kinh, chẳng hạn như đầu chú ý, tế bào thần kinh hoặc toàn bộ lớp, do đó mô hình mỏng hơn sẽ chạy nhanh hơn trên phần cứng thông thường. Bỏ lớp là phiên bản mạnh mẽ nhất, xóa toàn bộ khối biến áp để thu nhỏ độ sâu.
Tại sao việc cắt tỉa có cấu trúc tạo ra sự tăng tốc thực sự trong khi việc cắt tỉa không có cấu trúc thường không?
Việc loại bỏ toàn bộ phần đầu, nơ-ron hoặc lớp sẽ thu nhỏ kích thước tensor, do đó phần cứng dày đặc tiêu chuẩn sẽ chạy ít công việc hơn, trong khi các số 0 rải rác vẫn được tính toán.
'Giảm lớp' trong bối cảnh máy biến áp là gì?
Việc thả lớp sẽ loại bỏ toàn bộ khối máy biến áp, cắt giảm độ sâu của mạng, đây là hình thức cắt tỉa có cấu trúc mạnh mẽ nhất.
Tín hiệu nào thường chỉ ra rằng lớp biến áp có thể được thả xuống một cách an toàn?
Nếu một lớp hầu như không thay đổi luồng dư (độ tương tự đầu vào-đầu ra cao), thì nó đóng góp rất ít và có thể bị loại bỏ.
Bước nào thường phục hồi độ chính xác sau khi cắt tỉa có cấu trúc?
Tinh chỉnh hoặc chưng cất trong thời gian ngắn cho phép các trọng lượng còn lại hấp thụ lại chức năng của các bộ phận đã được cắt tỉa và khôi phục hầu hết chất lượng đã bị mất.
Những người đứng đầu chú ý đến từng cá nhân thường được xếp hạng như thế nào để cắt tỉa?
Tầm quan trọng của một cái đầu được ước tính bằng mức độ tổn thất tăng lên khi nó bị che đậy; đầu có độ nhạy thấp được cắt tỉa trước.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này