NeuZip:动态压缩下的内存高效训练和推断神经网络
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。该研究解决了神经网络由于设备内存限制而导致的模型规模困境。作者提出了一种基于浮点数熵的新型权重压缩方案NeuZip,使得在训练和推断过程中实现了内存高效,而无性能损失。显著地,将Llama-3 8B模型的训练内存占用从31GB减少到16GB以下,同时保持训练动态完全不变。
该研究提出了一种新型权重压缩方案NeuZip,有效解决了神经网络模型规模受限的问题。该方案在训练和推断中实现了内存高效,Llama-3 8B模型的训练内存占用从31GB减少到16GB以下,且无性能损失。