LLM剪枝和蒸馏实践：Minitron方法

在机器学习领域，大型语言模型（LLMs）的压缩是一项重大进展，题为“LLM修剪和提炼实践：Minitron方法”的论文提供了对这一过程的实际见解。作者成功地将尺寸庞大的Llama 3.1 8B和Mistral NeMo 12B模型压缩至更易管理的4B和8B模型。这是通过创新的修剪策略实现的，包括深度修剪和针对隐藏层、注意机制和MLP的综合方法。值得注意的是，论文讨论了使用NeMo Aligner进行模型对齐以及测试经过指导调整的版本，这些版本根据特定指令进行定制。从Llama 3.1 8B和Mistral-NeMo-Minitron-8B模型创建出一流的4B模型是一个亮点，展示了在较小模型中保持高性能的潜力。作者还强调了在原始数据不可用时，在蒸馏数据集上对教师模型进行微调的好处。对于该领域的从业者和研究人员，在Hugging Face上以宽松许可证开源基础模型权重是一个宝贵的资源。对于那些对模型效率和LLM压缩技术的实际应用感兴趣的人来说，这篇论文可能是一次值得一读的经历。- 使用修剪和蒸馏方法将Llama 3.1 8B和Mistral NeMo 12B模型压缩为4B和8B参数。 - 作者探索了深度修剪和联合修剪策略，并在常见基准上评估了结果。 - 使用NeMo Aligner对模型进行对齐，并在指导调整版本中进行了测试。 - 通过修剪和蒸馏，生成了引人注目的4B模型和最先进的MN-Minitron-8B模型。 - 在没有原始数据的情况下，对蒸馏数据集上的教师模型进行轻微微调是有益的。 - 基本模型权重已在Hugging Face上以宽松许可证开源。