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Q-Sparse: 所有大型语言模型可以完全稀疏激活
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了E-Sparse修剪度量设计，用于提高大型语言模型的稀疏性准确性。通过信息熵和创新技术，E-Sparse能快速优化信息分布并应对稀疏性对准确性的影响。实验结果显示，E-Sparse能加速模型推理并节省内存。
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关键要点
- 传统修剪方法在大型语言模型中面临高成本和计算需求的挑战。
- E-Sparse是首次引入隐藏状态特征的信息熵作为修剪度量设计。
- E-Sparse旨在提高大型语言模型的N:M稀疏性准确性。
- 通过信息熵和创新技术，E-Sparse能快速优化信息分布。
- E-Sparse能够应对N:M稀疏性对准确性的影响。
- E-Sparse通过FasterTransformer实现为Sparse-GEMM，并在NVIDIA Ampere GPU上运行。
- 对LLaMA系列和OPT模型的实验表明，E-Sparse能显著加速模型推理（高达1.53倍）。
- E-Sparse实现显著的内存节省（高达43.52%），在可接受的准确性损失范围内。
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