Awesome-Efficient-LLM学习资料汇总 - 高效大语言模型压缩与加速技术

Ray

Awesome-Efficient-LLM学习资料汇总 - 高效大语言模型压缩与加速技术

随着大语言模型(LLM)的快速发展,如何提高LLM的效率成为了一个重要的研究方向。Awesome-Efficient-LLM项目汇总了这一领域的最新进展,为研究者和开发者提供了宝贵的学习资源。本文将对该项目的主要内容进行介绍,帮助读者快速了解高效LLM技术的前沿动态。

项目概览

Awesome-Efficient-LLM项目由GitHub用户horseee维护,项目地址为:https://github.com/horseee/Awesome-Efficient-LLM

该项目主要收集了以下几个方面的高效LLM技术:

  • 网络剪枝/稀疏化
  • 知识蒸馏
  • 量化
  • 推理加速
  • 高效MOE
  • 高效LLM架构
  • KV缓存压缩
  • 文本压缩
  • 低秩分解
  • 硬件/系统优化
  • 微调技术
  • 相关综述

网络剪枝/稀疏化

网络剪枝是一种有效的模型压缩方法,通过去除冗余或不重要的连接来减小模型规模。该项目收集了多篇关于LLM剪枝的重要论文,例如:

  • SparseGPT: 一种一次性剪枝大语言模型的方法
  • LLM-Pruner: 对LLM进行结构化剪枝的方法
  • Sheared LLaMA: 通过结构化剪枝加速LLM预训练

LLM-Pruner

知识蒸馏

知识蒸馏是将大模型的知识转移到小模型中的技术。项目收集了多篇LLM知识蒸馏相关论文,如:

量化

量化是一种通过降低数值精度来压缩模型的方法。项目收集了多篇LLM量化相关论文,如:

推理加速

推理加速主要关注如何提高LLM的推理速度。项目收集了多篇相关论文,如:

总结

Awesome-Efficient-LLM项目为我们提供了一个全面了解高效LLM技术的窗口。随着LLM规模的不断增大,如何提高其效率将成为一个越来越重要的研究方向。该项目的持续更新将为研究者和开发者提供宝贵的参考资源。

欢迎访问项目主页了解更多详情,也欢迎大家为项目贡献新的相关资源。让我们一起推动LLM技术向更高效、更实用的方向发展!

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