distillation technique | BriefGPT

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MobileNetV4 - 移动生态系统通用模型
我们介绍了最新一代的 MobileNets, 称为 MobileNetV4 (MNv4), 具有超高效的移动设备架构设计。我们引入了 Universal Inverted Bottleneck (UIB) 搜索块，这是一种统一而灵活的结构，
PDF3 months ago
自适应计算模块：高效推理的细粒度条件计算
为了降低 Transformer 模型的计算成本，本文引入了自适应计算模块 (ACM)，它根据每个输入上的估计难度动态调整计算负载，通过用 ACM 替换层，显著降低了推理成本且不降低下游准确性。
PDF7 months ago
ACL跨语言转移的高效语言特定模型精简
提出从大规模多语言 Transformer 中提取压缩的、语言特定的模型的方法，通过二阶段稀疏精调生成双语模型，从而在目标语言性能方面表现出最小的降级而且速度更快。
PDFa year ago
MM星际闲聊：使用大型语言模型与天文文献交流
本文采用 OpenAI GPT-4 大型语言模型进行天文论文的上下文引导交互，并利用蒸馏技术最优化输入效率。通过 10 个蒸馏文档的多文献语境去探索模型的反应，结果表明 GPT-4 能够提供具有相关研究成果框架背景下的详细答案，对天文学界提
PDFa year ago
高效低计算自监督视觉模型的简单配方
本文介绍了一种简单的自监督蒸馏技术，可以培训高性能低计算的神经网络，RoB 通过从大型自监督教师模型到小型学生模型的知识蒸馏来实现，适用于许多架构。实验结果表明 RoB 在 ImageNet 数据集上表现良好，且在五个下游转移任务上的表现与
PDFa year ago
EPIK: 用知识蒸馏消除多模型管道
该研究提出了一种新的知识蒸馏技术 ——EPIK，它可以将分层任务中的两阶段管道压缩成单个端对端模型，而无需专门的数据集，这个技术可以从 MATra 模型中提炼出 EPIK 模型，能够执行五种语言之间的音译，而不是像 MATRa 模型一样需要
PDF2 years ago
基于码字模仿学习的大规模 MIMO CSI 反馈的更好的轻量级网络
本文提出了一种无成本蒸馏技术，名为代号模仿（CM），以训练更好的轻量级反馈网络，并设计了一种模仿 - 探索训练策略和特殊的蒸馏调度器来增强 CM 学习。实验证明，所提出的 CM 学习方法优于以前的最新反馈蒸馏方法，提高了轻量级反馈网络的性能
PDF2 years ago
MM大规模 CTR 预测的增量学习框架
本研究提出了一种增量学习框架，用于 Click-Through-Rate (CTR) 预测，并展示了其在 Taboola 庞大规模推荐服务中的有效性。通过从以前部署的模型进行暖启动和仅在 “新鲜” 的数据上微调，我们的方法可以快速捕捉新兴趋
PDF2 years ago
EMNLP集成变压器用于高效准确的排名任务：问答系统应用
本文提出了一种名为 CERBERUS 的多头学生网络，并使用传统的蒸馏技术对多个大型转换器进行训练，以在不显着增加模型复杂性的情况下提高 AS2 任务的准确性。通过使用该方法，我们的模型在三个英文 AS2 数据集上表现良好，与运行速度较慢且
PDF2 years ago