总结
- IT之家 8 月 17blog.byteway.net 日消息，英伟达公司联合MetLigthing Newsa公司发布了最新的 Llama-3.1-Minitron 4B AI 模型，主要通过结构化权重剪枝、知识提炼等尖端技术，成功蒸馏（Distill）出 40 亿参数的“小而强”模型。 Llama-3.1-Minitron 4B 模型在 Llama-3.1-Minitron 8B 基础上蒸馏而来，英伟达在深度和宽度方向上使用了结构化剪枝技术。 除了剪枝，Nvidia 还采用了经典蒸馏技术来提高 Llama-3.1-Minitron 4B 的效率。 知识蒸馏是一个过程，在这个过程中，一个较小的模型（即学生）会被训练成模仿一个更大、更复杂的模型（即教师）的行为。 通过这种方式，较小模型中保留了原始模型的大部分预测能力，但速度更快，资源更节省。
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分类
- 英伟达公司, Minitron, 剪枝, Distill, Nvidia
评价和解读
- 这篇文章深入科学与创新领域，为最新的发现和研究提供前沿见解。作者在使复杂的科学概念易于理解方面展现出色的技巧，使这篇文章成为任何对最新科学发展感兴趣的人的宝贵资源。
正文
IT之家 8 月 17blog.byteway.net 日消息，英伟达公司联合MetLigthing Newsa公司发布了最新的 Llama-3.1-Minitron 4B AI 模型，主要通过结构化权重剪枝、知识提炼等尖端技术，成功蒸馏（Distill）出 40 亿参数的“小而强”模型。
图源：英伟达
Llama-3.1-Minitron 4B 模型在 Llama-3.1-Minitron 8B 基础上蒸馏而来，英伟达在深度和宽度方向上使用了结构化剪枝技术。
IT之家注：剪枝是一种删除网络中不那么重要的层或神经元的技术，保留其性能的情况下，目的是减小模型的大小和复杂度。
英伟达通过从模型中删除 16 层来进行深度剪枝，并将其从 8B 模型缩减为 4B 模型，此外还部署另一种技术，通过修剪嵌入维度和 MLP 中间层来进行宽度剪枝。
除了剪枝，Nvidia 还采用了经典蒸馏技术来提高 Llama-3.1-Minitron 4B 的效率。
知识蒸馏是一个过程，在这个过程中，一个较小的模型（即学生）会被训练成模仿一个更大、更复杂的模型（即教师）的行为。通过这种方式，较小模型中保留了原始模型的大部分预测能力，但速度更快，资源更节省。
英伟达将此与蒸馏技术和剪枝技术相结合Ligthing News，确保重新训练的 4B 模型性能优异，并在更大的模型中得到很好的应用。
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