Mamba-Shedder: Post-Transformer Compression for Efficient Selective Structured State Space Models
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内容提要
本研究提出Mamba-Shedder方法,解决了变换器架构在序列建模中的效率问题。通过去除SSR模型的选定组件,实现了模型压缩和计算开销减少,推理速度提升最高达1.4倍,且对模型性能影响最小。
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关键要点
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本研究提出Mamba-Shedder方法,解决了变换器架构在序列建模中的效率问题。
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通过去除SSR模型的选定组件,实现了模型压缩和计算开销减少。
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推理速度提升最高达1.4倍,且对模型性能影响最小。
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