在高效基础上构建:利用结构化前馈层有效训练 LLMs
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过结构化的前馈网络,使用线性层近似来减少大型语言模型的参数数量和计算成本,同时提出一种自我引导训练的方法来改善这种近似所表现出的训练动力学,从而在训练和推断中实现高效和有效的结果。
本文介绍了一种名为FinerCut的剪枝方法,用于剪枝Transformer网络中的自注意力层和前馈神经网络层,以达到模型精简、可解释、多任务的效果。与之前的方法相比,FinerCut的效果更好,无需微调或后剪枝重建。该方法还提供了可视化工具,为未来的语言模型设计提供了灵感。