Exponentially Faster Language Modelling

最新推荐文章于 2025-09-28 16:39:53 发布
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文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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本文介绍了 UltraFastBERT，一种使用神经元指数部分进行个体推断的BERT变体，实现了78倍CPU加速和40倍批量推理加速。仅使用0.3%的神经元，性能与标准BERT相当。

本文是LLM系列文章，针对《Exponentially Faster Language Modelling》的翻译。

指数级快速的语言建模

摘要

语言模型只需要使用神经元的指数部分来进行个体推断。
作为证据，我们提出了UltraFastBERT，这是一种BERT变体，在推理过程中使用0.3%的神经元，同时与类似的BERT模型不相上下。UltraFastBERT在4095个神经元中仅选择性地参与每一层推断的12个。这是通过用快速前馈网络（FFF）代替前馈网络来实现的。
虽然目前还没有真正有效的实现来释放条件神经执行的全部加速潜力，但我们提供了比优化的基线前馈实现高78倍加速的高级CPU代码，以及比等效的分批前馈推理高40倍加速的PyTorch实现。
我们发布我们的训练代码、基准测试设置和模型权重地址。

1 引言

2 模型

3 推理

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AI4S - ProGen: Language Modeling for Protein Generation 论文简读(1)
AGI
03-23 1446
ProGen 是一个基于 Transformer 架构的 12 亿参数神经网络，使用自注意机制对综合残基-残基相互作用进行建模。 ProGen 被训练通过在通用蛋白质序列数据集上，最小化下一个氨基酸预测问题的损失来生成人工序列。
5分钟手把手系列(四)：如何微调一个大模型（Colab + Unsloth）
youmaob的博客
10-14 3623
大家在开发一款AI应用时，模型微调并不应该是最先要考虑的事情，目前细分的垂类模型生态已经非常丰富，微调也仅仅能解决对特定任务下大模型的泛化推理能力，而针对需要解决问题的信息实时性、准确性也是通过RAG等方案来解决，有时候对提示词的优化也能起到比较好的效果，所以建议大家在AI应用开发流程上，切勿上来就开始进行模型微调，微调的数据集比例选择(通用/专业)、微调参数选择的不准确，都可能使得基准的大模型失去通用的泛化能力，起到意想不到的反效果。
大模型参数高效微调（PEFT）技术解析及微调加速实践
2301_76161259的博客
06-06 2999
本文详细介绍了几种高效微调方法的原理解析和实验效果对比，并基于Unsloth做了一些微调加速的实践尝试。实验效果显示结合优秀的低参微调方法和微调加速，完全可以做到极为高效的微调大模型，可以在极低的资源占用上得到媲美全参微调的效果。作者介绍：刘辉，58同城TEG-AILab大语言模型算法工程师，主要负责灵犀大语言模型的SFT微调工作。读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
从零开始学大模型量化技术：4位量化详解与实战指南！
最新发布
2301_80239908的博客
09-28 1041
本文深入探讨大型语言模型量化技术，介绍如何降低数值精度减少内存和计算成本同时保持性能。解析训练后量化、量化感知训练等多种类型，以及INT8、GPTQ等技术，重点讲解4位量化原理及Unsloth应用。量化技术是解决大模型资源限制的关键，对边缘部署和本地实验至关重要。
使用 FastLanguageModel 的 from_pretrained 方法加载一个已经预训练好的大语言模型及其对应的分词器（tokenizer）
陈开心的博客
03-25 2186
简单来说，这段代码就是在告诉系统：“请加载一个名为 ‘meta-llama/Llama-3.1-8B’ 的预训练模型，配置它一次能处理最多2048个 token，并且不要使用4位量化（保持全精度）。”这样做的好处是，你得到一个既能处理长文本又能保持高精度的模型和对应的分词器，方便后续进行微调或推理任务。
AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释
beifeng20200101的博客
03-15 1754
以下是关于代码中。
Fast Modeling Language (FML) 使用教程
gitblog_00248的博客
08-07 828
Fast Modeling Language (FML) 使用教程 项目介绍 Fast Modeling Language (FML) 是由阿里云计算平台 DataWorks 团队开发的一种类 SQL 语言，专门为维度建模设计。FML 遵循“Kimball 维度建模技术理论”和“阿里巴巴的 OneData 理论”，旨在提供一种快速建模的解决方案。FML 继承了 SQL 的许多特性，例如在创建模型时...
Spectral compression of chirped Gaussian pulse in nonlinear optical fibers with exponentially increasing dispersion
02-11
标题“Spectral compression of chirped Gaussian pulse in nonlinear optical fibers with exponentially increasing dispersion”和描述中提到了光脉冲在非线性光纤中的谱压缩现象，特别指出了这种压缩是在具有...
Exponentially more concise quantum recognition of non-RMM regular languages
02-20
标题和描述中提到的论文内容，主要讨论了量子有限自动机（Quantum Finite Automata，简称QFA）的一个新模型——即带有经典状态的一维量子有限自动机（one-way Quantum Finite Automaton with Classical States，简称...
Natural Language Processing with PyTorch_ Build Intelligent Language App
04-12
This book aims to bring newcomers to natural language processing (NLP) and deep learning to a tasting table covering important topics in both areas. Both of these subject areas are growing ...
逼近算子分数次幂的指数收敛梯形规则_Exponentially convergent trapezoidal rules to
02-10
在本文中，作者Lidia Aceto和Paolo Novati探讨了如何利用指数收敛的梯形规则来近似自共轭正算子的分数次幂。这个研究领域在计算数学（cs领域）中具有重要意义，因为这样的方法可以有效解决涉及异常扩散的分数阶方程...
0.3%参数推理，实现78倍加速！ETH团队提出UltraFastBERT，构筑语言模型巨人
Paper weekly
11-24 307
©PaperWeekly 原创 ·作者 |岳廷研究方向 | 大语言模型对于大语言模型，如果能在推理过程中只选择性地使用模型中的一小部分参数，将大幅减少计算量，使语言模型的响应速度得到质的提升。然而参数量的减少是否会降低模型性能呢？对此，来自瑞士联邦理工学院苏黎世分校的研究人员在最新研究中给出了证明。他们设计了一种名为 UltraFastBERT 的 BERT 模型变体，其参数量与原 BERT-...
【实战教程】使用Unsloth微调Llama3-Chinese-8B-Instruct：中文开源大模型的优化指南
2401_84495872的博客
12-24 1851
微调是指在大规模预训练的基础模型上,使用特定领域或任务数据集进行少量迭代训练,以调整模型参数,提升其在特定任务上的表现。这种方法可以充分利用预训练模型的广泛知识,同时针对特定应用进行优化,达到更精准高效的效果。
看不懂代码如何微调DeepSeek-R1蒸馏的Llama-8B模型？
kaka0722ww的博客
02-26 1380
这篇帖子主要是自己留个备份。想听我随便聊只看前面就行。想复制代码就直接拉到后面。两年前，我微调过当时开源的一些大语言模型。用阿毗达磨数据。因为，大语言模型在阿毗达磨问题上的表现总是很差。后来，每出一种更强劲的模型，我总会从写作和阿毗达磨两个方面去测试它。在文学写作上，最先达到我认为勉强可用的模型是Claude 3.5 Sonnet（2024年10月版），我是从去年11月开始用sonnet写作的。deepseek R1出现之后，基本替换成R1。R1在阿毗达磨上的表现比现在一般人能用的模型都要相对好一点。
微调大型语言模型：根据您的需求定制Llama 3 8B
xxue345678的博客
05-29 2021
自2022年11月发布以来，ChatGPT引发了关于大型语言模型（LLMs）和一般人工智能能力的广泛讨论。现在很少有人没听说过ChatGPT或尝试过它。尽管像GPT、Gemini或Claude这样的工具非常强大，拥有数百（甚至数千）亿的参数，并在大量文本语料库上进行预训练，但它们并非万能。有些特定任务这些模型无法胜任。然而，我们并非没有解决这些任务的办法。我们可以利用小型开源模型的力量，将它们适应到我们的特定问题上。本博客旨在简要概述一些较小的开源LLMs，并解释两个关键的LLM微调概念：量化和LoRA。
用Python微调DeepSeek R1
python123456_的博客
02-11 2033
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。微调大语言模型需要结构化且特定任务的数据。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
unsloth FastLanguageModel类主要函数详解,具体作用和参数
agoodtimeo的博客
09-07 1147
Unsloth框架中的FastLanguageModel类提供了高效的大语言模型处理方案，主要包括四大核心功能： 模型加载：支持4/8-bit量化加载，显著降低显存占用； LoRA微调：通过轻量适配器实现高效参数更新，典型配置为r=16的秩分解； 推理优化：合并LoRA权重后推理速度提升2倍； 词表扩展：支持添加领域专用token和特殊符号。 该方案通过量化技术将8B参数模型的显存需求从30GB降至6GB，配合梯度检查点技术，在单张消费级GPU上即可实现大模型微调，为资源受限场景提供了实用解决方案。
小白教程：Unsloth 打造属于自己的中文版Llama3
LuckyTHP
07-24 3112
本教程详细介绍了如何使用Unsloth和LooPIN环境对Llama 3进行微调。通过这一过程，我们不仅学会了数据准备和模型训练的核心步骤，还掌握了如何利用GPU资源进行高效的模型训练。我们会在后续教程中继续探讨LLM的工程实践。转至：https://blog.51cto.com/u_16765961/10814836。
解锁大型语言模型中的量化技术潜力：深入探究
全网120W+关注AI拉呱，专注人工智能以及科技前沿！
09-27 951
本文深入探讨了大型语言模型中的量化技术。首先介绍了量化的基本概念，将其比作彩色照片转黑白素描以节省空间。随后解析了量化工作原理，包括缩放因子和零点的映射公式。文章详细介绍了五种量化类型（PTQ、QAT、动态/静态/混合精度量化）和主流量化技术（INT8、FP16/BFloat16、GPTQ、AWQ、SmoothQuant）。重点解读了4位量化技术，分析其工作流程、优缺点及实际应用案例Unsloth 4位LoRA。最后讲解了Unsloth库中FastLanguageModel类的核心方法和utils模块功能，
If V( x)的积分 < -BV( x) , B>0 , then the equilibrium x'= 0 is exponentially stable;解释原因
06-10
这是一个关于非线性系统稳定性的结论。假设我们有一个非线性系统的状态方程为 x' = f(x)，其中 x 是系统的状态向量，f 是可微的非线性函数。如果我们将系统的状态平衡点设置为 x=0，那么系统的稳定性取决于其局部行为。 现在假设我们有一个满足条件 If V(x)的积分 < -BV(x)，其中 B>0，V(x)是一个正定的、二次型的函数，表示系统的能量函数。这个条件意味着系统的能量函数在系统的状态空间中是严格递减的，且递减速度至少是 BV(x)。因此，系统的能量函数在平衡点 x=0 处是指数级别的稳定。 为了更好地理解这个结论，我们可以考虑一个简单的例子。假设我们有一个单摆系统，其状态向量为 x=[θ,θ']，其中 θ 是摆的角度，θ' 是角速度。我们可以定义系统的能量函数为 V(x) = 1/2 θ'^2 + g cos(θ)，其中 g 是重力加速度。这个能量函数是一个正定的、二次型的函数，表示系统的总能量。如果我们计算 If V(x)的积分 < -BV(x)，其中 B>0，我们可以得到条件为 cos(θ) > 0，即摆的初始角度必须小于 π/2。这个条件意味着系统的能量函数在摆的最低点处是最小的，也就是说，系统的能量函数在平衡点处是稳定的。因此，当我们扰动摆的初始角度时，系统会回到平衡点处，且回到平衡点的速度是指数级别的。 综上所述，如果满足 If V(x)的积分 < -BV(x) 这个条件，那么系统的平衡点 x=0 是指数级别稳定的。
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