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神经网络压缩与加速竞赛双项冠军技术解读 2019 NeurIPS (神经网络压缩算法)

雷锋网AI开发者讯,日前,神经信息处理系统大会,NeurIPS2019,于12月8日至14日在加拿大温哥华举行,中国科学院自动化研究所及其南京人工智能芯片创新研究院联合团队在本次大会的神经网络压缩与加速竞赛,MicroNetChallenge,中获得双料冠军!以模型压缩和加速为代表的深度学习计算优化技术是近几年学术界和工业界最为关注的...。
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最新进展详解! 模型压缩到模型蒸馏 从架构优化 加速BERT模型有多少种方法 (最新的进展)

原文作者,GrigorySapunov翻译,Camel原文标题,SpeedingupBERT原文链接,https,blog.inten.to,speeding,up,bert,5528e18bb4ea雷锋网AI科技评论按,BERT在NLP领域的地位正如ResNet在CV领域的地位一样,属于里程碑的进展,目前,BERT已经成为NLP...。
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Lite只是故事的一部分 谷歌还一并介绍了新的模型压缩方法 TF (litegui)

雷锋网AI科技评论按,为了顺应,在本地设备上运行机器学习模型,的潮流,以及具体点来说,给自家Pixel2以及未来的手机上的AI加速芯片,thePixelVisualCore,提供运行库,谷歌正式发布了TensorFlowLite,作为TensorFlowMobileAPI的升级版进入公众视野,同时开源,长期更新,TensorFlow桌...。
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SparseGPT 来了 首个千亿模型压缩算法 降低算力成本的同时保持高精度 (sparsely 翻译)

自2020年GPT,3横空出世以来,ChatGPT的爆火再一次将GPT家族的生成式大型语言模型带到聚光灯下,它们在各种任务中都已显示出了强大的性能,但模型的庞大规模也带来了计算成本的上升和部署难度的增加,比如,GPT‑175B模型总计至少占320GB半精度,FP16,格式的存储空间,在推理时,起码需要五个80GB存储空间的A100GP...。
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