利用自压缩实现大型语言模型高效缩减
demi 在 周一, 07/28/2025 - 09:40 提交
本文所展示的实验验证了自压缩方法能够成功缩减 Transformer 模型,且不会损害其预测质量。
神经网络是一种受到生物神经系统启发而设计的计算模型,用于机器学习和人工智能领域。神经网络由大量的人工神经元(模拟生物神经元)组成,这些神经元通过连接权重相互连接,形成网络结构。神经网络的目标是通过学习和调整权重来模拟和解决复杂的问题。
本文所展示的实验验证了自压缩方法能够成功缩减 Transformer 模型,且不会损害其预测质量。
全拓扑神经网络与人类视觉的相关性之所以更高,源于它学习空间关系的方式。
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深度学习能够通过其强大的特征提取和模式识别能力,为网络安全提供新的解决方案。
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随着人工智能(AI)的快速发展,硬件加速器已成为深度学习应用中的关键技术。
深度伪造(Deepfake) 技术利用深度学习和神经网络,可以轻松生成高度逼真的假视频和假音频,使人物的面部表情、语音甚至肢体动作都能被完美伪造。
基于深度学习的进化神经网络设计结合了进化算法(EA)和神经网络(NN)的优点,用于自动化神经网络架构的设计和优化。
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