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标签:模型压缩/加速×
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
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5月25日
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ZEDA是一种针对混合专家模型(MoE)的后训练方法,通过自蒸馏技术让模型学会在推理时跳过半数专家,从而大幅降低计算成本。与传统的剪枝不同,ZEDA赋予模型“算力预算意识”,使其能根据每个token的重要性动态决定是否投入计算资源。该方法在保持性能的同时显著提升效率,为大规模MoE模型的部署提供了新思路。论文已发布在arXiv上。
论文MoE/混合专家模型压缩/加速自蒸馏算力优化ZEDA

推荐理由:做MoE模型部署或推理优化的团队,ZEDA直接解决了算力浪费问题——跳过一半专家还能保持效果,值得一试。
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