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Ditto: 基于 MPC 的量化感知 Transformer 安全推理
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种联合蒸馏和量化的方法，用于在资源受限情况下压缩预训练的序列到序列模型。该方法在生成任务的多个数据集上实现了16.5倍的模型足迹压缩比，并在压缩比达到27.7倍时提供了性能和效率的权衡分析。这是语言生成任务中首次成功利用蒸馏和量化进行模型压缩。
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关键要点
- 提出了一种联合蒸馏和量化的方法，用于压缩预训练的序列到序列模型。
- 该方法在生成任务的多个数据集上实现了16.5倍的模型足迹压缩比。
- 在压缩比达到27.7倍时，提供了性能和效率的权衡分析。
- 这是语言生成任务中首次成功利用蒸馏和量化进行模型压缩。
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