词嵌入表示参数占比过大?MorphTE方法20倍压缩效果不减 编程

383 篇文章 ¥29.90 ¥99.00
文章介绍了MorphTE方法,一种能将词嵌入表示参数压缩20倍的同时保持模型性能的技术。通过合并相似词嵌入,减少冗余,实现高效存储和计算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

词嵌入表示是自然语言处理中常用的技术,它将单词映射到连续向量空间中的固定维度表示。然而,传统的词嵌入模型往往需要大量的参数,导致模型存储和计算开销较高。为了解决这个问题,研究人员提出了MorphTE方法,该方法可以将词嵌入表示的参数压缩至原来的20倍,同时保持了模型的性能。

在本文中,我们将介绍MorphTE方法的原理,并提供相应的源代码实现。

MorphTE方法的核心思想是利用词嵌入表示中的冗余信息进行参数压缩。具体而言,该方法通过将相似的词嵌入表示合并为一个共享参数,从而减少了模型中的参数数量。

下面是使用Python编写的MorphTE方法的示例代码:

import numpy as np

def compress_embeddings(embeddings, similarity_threshold):
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值