大型Transformer模型因其巨大的内存占用和计算成本，给推理带来了显著挑战，这些成本随输入长度呈二次方增长。研究人员和从业者正在探索各种优化技术来缓解这些问题。这些方法包括网络压缩策略，如剪枝、量化和知识蒸馏，以及架构改进和高效并行。目标是减少内存使用、计算复杂度和推理延迟，以实现实际的大规模部署。 AI
排序理由 该集群关注一篇技术博客文章和一次Reddit讨论，详细介绍了优化Transformer模型推理的方法，这属于研发范畴，而非新发布或重要的行业事件。
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<p><span class="update">[Updated on 2023-01-24: add a small section on <a href="#distillation">Distillation</a>.]</span><br /></p> <p>Large transformer models are mainstream nowadays, creating SoTA results for a variety of tasks. They are powerful but very expensive to train and …
<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Hi everyone, I’ve been working on optimizing a transformer-based neural network for both inference speed and model size, but I feel like I’ve hit a plateau and would appreciate some guidance. So far I’ve converted weights to FP16 (about 2× size r…