UPop: Unified and Progressive Pruning for Compressing Vision-Language Transformers
Basic Information Dachuan Shi, Chaofan Tao, Ying Jin, Zhendong Yang, Chun Yuan, Jiaqi Wang 저 ICML 2023 Accepted 논문 아카이브: Link 코드 아카이브: Link (Official Github) 서론 대규모 언어 모델의 매개변수와 FLOPs가 최근 몇 년 동안 급증함에 따라, 점점 무거워지는 모델을 엣지 장치에 배포하기 위해 모델 압축이 매우 중요해졌습니다. 모델 압축을 위한 여러 접근 방식이 있으며, 이에는 weight sharing, low-rank decomposition, quantization, parameter bootstraping, KD, pruning 등이 포함됩니다. 이 논문은 특히 Pruning의 ..
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