在AI技术飞速发展的今天，小型语言模型（SLM）因其在资源受限设备上的运行能力而备受关注。Nvidia团队近期发布了Llama-3.1-Minitron4B，这是一个基于Llama 3模型压缩而成的优秀小型语言模型。它利用模型剪枝和蒸馏技术，在性能上与更大的模型媲美，同时具备高效的训练和部署优势，为AI应用带来了新的可能性。Downcodes小编将带您深入了解这一技术的突破。
在如今科技公司纷纷追逐在设备上实现人工智能的时代，越来越多的小型语言模型（SLM）应运生，能够在资源受限的设备上运行。最近，Nvidia 的研究团队利用前沿的模型剪枝和蒸馏技术，推出了 Llama-3.1-Minitron4B，这是 Llama3模型的压缩版本。这个新模型在性能上不仅可以与更大的模型媲美，还能与同等规模的小型模型竞争，同时在训练和部署上都显得更加高效。
剪枝和蒸馏是创建更小、更高效语言模型的两项关键技术。剪枝是指去除模型中不重要的部分，包括 “深度剪枝”—— 去掉整个层，和 “宽度剪枝”—— 去掉特定元素如神经元和注意力头。而模型蒸馏则是从一个大模型（即 “教师模型”）转移知识和能力到一个更小、更简单的 “学生模型”。
蒸馏主要有两种方式，第一种是通过 “SGD 训练”，让学生模型学习教师模型的输入和响应，第二种是 “经典知识蒸馏”，在这里，学生模型除了学习结果外，还要学习教师模型的内部激活。
在之前的一项研究中，Nvidia 的研究人员成功地将 Nemotron15B 模型通过剪枝和蒸馏的方式减少到一个8亿参数的模型，最终又进一步精简至4亿参数。这个过程不仅在著名的 MMLU 基准测试中提高了16% 的性能，而且所需的训练数据也比从头训练少了40倍。
此次，Nvidia 团队在 Llama3.18B 模型的基础上，采用相同的方法打造出一个4亿参数的模型。首先，他们在一个包含940亿个标记的数据集上对未剪枝的8B 模型进行了微调，以应对训练数据和蒸馏数据集之间的分布差异。接着，采用了深度剪枝和宽度剪枝两种方式，最终得到了 Llama-3.1-Minitron4B 的两个不同版本。
研究人员通过 NeMo-Aligner 对剪枝后的模型进行了微调，并评估其在指令跟随、角色扮演、检索增强生成（RAG）和函数调用等方面的能力。
结果显示，尽管训练数据量较小，Llama-3.1-Minitron4B 的性能依然接近其他小型模型，表现出色。该模型的宽度剪枝版本已在 Hugging Face 上发布，允许商业使用，帮助更多用户和开发者受益于其高效和卓越的表现。
官方博客:https://developer.nvidia.com/blog/how-to-prune-and-distill-llama-3-1-8b-to-an-nvidia-llama-3-1-minitron-4b-model/
划重点:
Llama-3.1-Minitron4B 是 Nvidia 基于剪枝和蒸馏技术推出的小型语言模型，具有高效的训练和部署能力。
该模型在训练过程中使用的标记量比从头训练减少了40倍，性能却有明显提升。
? 宽度剪枝版本已在 Hugging Face 发布，方便用户进行商业使用和开发。
总而言之，Llama-3.1-Minitron4B 的出现标志着小型语言模型发展的新里程碑，其高效的性能和便捷的部署方式，将为更多开发者和用户带来福音，加速AI技术的普及和应用。Downcodes小编期待未来更多类似的创新成果出现。