Train Large, Then Compress

最新推荐文章于 2025-08-04 14:37:01 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： 深度学习 神经网络 机器学习 人工智能 nlp
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43352957/article/details/105379705
本文探讨了使用大型模型进行高效训练和推理的新策略。通过早期停止训练，大模型能在短时间内降低验证误差，节省训练时间。预训练后，模型可通过量化和剪枝进行压缩，而不会显著影响测试准确度，从而在推理阶段保持高速运行。

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

Train Large, Then Compress: Rethinking Model Size for Efficient Training and Inference of Transformers

在这里插入图片描述
使用大模型训练，可以摒弃传统的训练方式（等到收敛才停止训练）而stop early，因为大模型可以在更短的时间内降低验证误差。这样一来，训练收敛节省的时间弥补了大量参数的计算代价。

此外，预训练好的大模型可以放心的进行量化和剪枝，量化是以低精度格式存储模型权重，剪枝是将某些神经网络的权值设置为零。因为实验证明，大模型在压缩之后测试准确度鲁棒性很高。通过压缩模型，使得在inference阶段，原先预训练的大模型速度不比小模型慢。

总之，最好的模型：越大越好、早停、狠狠压缩

传送门

知识蒸馏: Distilling the Knowledge in a Neural Network(上)
新兴IT民工的专栏
03-20 237
整片论文主要讨论和解决一个问题，在模型越来越大，数据集越来越多的情况下，即使算力已经翻了N倍，训练和部署大模型仍然是一个非常耗时的工作。知识蒸馏，distill knowledge通用模型 + 专用模型并行训练的方式。文章的摘要一开头就说的这个事情：这一段说的是说一个普遍的提高机器学习算法性能的方法就是用同样的数据训练多个模型，然后把多个模型的结果拿来做平均，就能提高算法性能。
yolov12 训练自己的数据 json格式
jacke121的专栏
06-03 372
yolov12 训练json格式
03-25 周一 论文阅读 Train Large, Then Compress: Rethinking Model Size for Effcient Trainning and Inference
不当初
03-25 1186
由于硬件资源有限，训练深度学习模型的目标通常是在训练和推理的时间和内存约束下最大限度地提高准确性。我们研究了在这种情况下模型大小的影响，重点研究了受计算限制的NLP任务的Transformer模型：自监督预训练和高资源机器翻译。我们首先表明，尽管较小的Transformer模型每次迭代执行得更快，但更宽、更深的模型收敛的步骤要少得多。此外，这种收敛的加速通常超过了使用更大模型的额外计算开销。因此，计算效率最高的训练策略是违反直觉地训练非常大的模型，但在少量迭代后停止。
通过增加模型的大小来加速Transformer的训练和推理
AI公园
03-12 2905
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Eric Wallace编译：ronghuaiyang导读你没有看错，确实是通过增大模型...
[机器学习] 偏差与方差 (bias & variance)
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09-10 577
Bias & variance   在机器学习中，我们所做的是从数据中学习它的模型，我们所希望的就是学习到一个能够百分百刻画出全体数据分布的模型，这样我们就可以用这个模型来做预测。然而实际情况是，我们几乎不可能找到最完美的模型能够刻画全体数据，比如说房价预测，每年都有新的房子被建造出来，同一个房子的房价本身也会变化，即使我们有办法拿到从古至今所有的房价样本参数，但是我们还是没有办法拿到未来的房价参数，所以对于房价整体数据集来说，我们永远没有办法拿到全体的数据，只能拿到一部分，除非有一天没有房子了，或
LLMs之LCM：《CacheGen: KV Cache Compression and Streaming for Fast Large Language Model Serving》翻译与解读
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09-22 1982
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03-25
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VAE学习笔记
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深度学习训练中常遇到梯度消失和梯度爆炸问题。梯度消失导致深层网络参数难以更新，表现为训练停滞；梯度爆炸则使参数剧烈波动，导致训练失控。解决方案包括使用ReLU激活函数、梯度裁剪等技术。此外，模型推理时需调用model.eval()切换Dropout和BatchNorm层至推理模式，常与torch.no_grad()配合使用以保证稳定性和效率。这些方法对CV、NLP等任务至关重要。
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