当前位置：首页 > news >正文

transformer剪枝论文汇总

news 2025/12/16 19:41:58

文章目录

NN Pruning
- - 摘要
  - 实验
大模型剪枝
- LLM-Pruner
- SparseGPT
LTP
VTP
Width & Depth Pruning
Patch Slimming
DynamicViT
SPViT
DynamicBERT
ViT Slimming
FastFormers
NViT
UVC
Post-training pruning

NN Pruning

《Block Pruning For Faster Transformers》
《为更快的transformer进行块修剪》

摘要

预训练提高了模型在分类和生成任务的精度，但缺点是成本较高，性能慢；
剪枝是一种减少模型大小的有效方法；
论文引入了块剪枝方法，为了得到小且快的模型。通过将任意大小的块剪枝集成到运动剪枝微调范式中；
实验在分类和生成任务，得到剪枝后的模型2.4x更快，74%更小的BERT在SQuAD v1，F1仅下降1%，与其他蒸馏模型相比速度更快，与其他剪枝模型相比模型更小。

实验

在这里插入图片描述

论文地址
github地址1
github地址2

FFN剪枝 attention heads剪枝

大模型剪枝

LLM-Pruner

《LLM-Pruner: On the Structural Pruning of Large Language Models》

《LLM-Pruner: 大语言模型结构化剪枝》

github地址

SparseGPT

《SparseGPT: Massive Language Models Can Be Accurately Pruned in One-Shot》
《SparseGPT:大规模语言模型可以一次精确剪枝》
github地址

LTP

《Learned Token Pruning for Transformers》
《transformer的Token修剪学习》
github地址

VTP

《Vision Transformer Pruning》

稀疏剪枝 finetune
剪维度,Dimension Pruning

Width & Depth Pruning

《Width & Depth Pruning for Vision Transformers》

剪维度，剪深度

Patch Slimming

《 Patch Slimming for Efficient Vision Transformers》
《高效视觉transformer的块瘦身》

剪patch

DynamicViT

《DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsification》
《DynamicViT:具有动态Token稀疏化的高效视觉transformer》
github地址

token 剪枝: 在MSA和MLP后面添加一个轻量化的注意力模块来动态的识别不重要的patch

SPViT

《Pruning Self-attentions into Convolutional Layers in Single Path》
《在Single Path中将自注意力剪枝成卷积层》
github地址

核心思想是nas，过预训练好的nsa的权重来初始化得到对应卷积的权重，达到一种权重共享的方法

DynamicBERT

《DynaBERT: Dynamic BERT with Adaptive Width and Depth》
《DynaBERT: 具有自适应宽度和深度的动态BERT》

github地址

深度和宽度剪枝；

训练时，对宽度和深度进行裁剪，训练不同的子网络
推理时，根据速度需要直接裁剪，用裁剪后的子网络进行预测

ViT Slimming

《Vision Transformer Slimming: Multi-Dimension Searching in continuous optimization space》
《视觉Transformer瘦身:连续优化空间中的多维搜索》
github地址

只需训练 / 搜索一次，就可以通过排序 mask 得到无数个子网络

FastFormers

《FastFormers: Highly Efficient Transformer Models
for Natural Language Understanding》
github 地址
step1：蒸馏
step2：剪枝
step3: 量化

NViT

《NViT: Vision Transformer Compression and Parameter Redistribution》
(2021)
剪枝规则分为三步：

确定剪枝的空间
通过建立全局重要性分数ranking，迭代地进行全局结构剪枝。
观察剪枝后网络结构的维度变化趋势，进行参数重分配，得到最终的NViT

UVC

《UNIFIED VISUAL TRANSFORMER COMPRESSION》
《统一视觉transformer压缩》

github地址

Post-training pruning

《A Fast Post-Training Pruning Framework for Transformers》
《transformer 快速后训练剪枝框架》
github地址
在这里插入图片描述

文章目录

NN Pruning

摘要

实验

大模型剪枝

LLM-Pruner

SparseGPT

LTP

VTP

Width & Depth Pruning

Patch Slimming

DynamicViT

SPViT

DynamicBERT

ViT Slimming

FastFormers

NViT

UVC

Post-training pruning

相关文章：