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预训练语言模型压缩技术研究与实践
资料介绍
一、预训练语言模型压缩的研究背景与意义
1.1 预训练语言模型的发展现状
近年来，预训练语言模型（Pre-trained Language Model, PLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，从早期的BERT-base（1.1亿参数）、GPT-2（15亿参数），到后来的GPT-3（1750亿参数）、PaLM（5400亿参数），模型参数量呈现指数级增长趋势。超大参数量的预训练模型虽然在各类自然语言处理任务上获得了远超传统模型的性能，但是也带来了严重的部署难题：超大模型需要更多的显存存储空间，推理延迟更高，对硬件设备要求苛刻，无法直接部署在手机、嵌入式设备等资源受限的终端设备中，也大幅提高了云端服务的推理成本。
1.2 模型压缩的必要性
在实际产业应用中，预训练语言模型需要满足低延迟、小存储、低能耗的部署要求，因此在不损失模型核心性能的前提下对预训练模型进行压缩，成为连接实验室研究成果与产业落地应用的关键环节。预训练语言模型压缩的核心目标是：减小模型体积、降低推理延迟、减少内存占用，同时尽可能保留预训练模型学到的语言知识，保证下游任务的性能损失在可接受范围内。
二、主流预训练语言模型压缩技术分类
预训练语言模型压缩技术目前主要分为四大类：参数剪枝、量化压缩、知识蒸馏、低秩分解，此外还有基于架构搜索的轻量化设计、动态计算等新兴方向。
2.1 参数剪枝
参数剪枝是指通过移除模型中对预测结果贡献较小的冗余参数，从而减小模型规模的压缩方法，按照剪枝粒度可以分为非结构化剪枝、半结构化剪枝和结构化剪枝三类。
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