Sqft Phi 3 Mini 4k 30 Base

🚀 SQFT Base Model: sqft-phi-3-mini-4k-30-base

• ソースモデル: microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct
• スパース化手法: Wanda
• スパース率: 30%
• 量子化: なし

📚 詳細ドキュメント

モデルソース

リポジトリ: https://github.com/IntelLabs/Hardware-Aware-Automated-Machine-Learning/tree/main/SQFT

論文:

• SQFT: Low-cost Model Adaptation in Low-precision Sparse Foundation Models
• Low-Rank Adapters Meet Neural Architecture Search for LLM Compression

このモデルを取得する方法

SQFT/run_command/phi-3-mini-4k-instruct/sparse_quantization.sh#11 のコマンドを参照してください。

引用

@inproceedings{munoz-etal-2024-sqft,
    title = "{SQFT}: Low-cost Model Adaptation in Low-precision Sparse Foundation Models",
    author = "Munoz, Juan Pablo  and
      Yuan, Jinjie  and
      Jain, Nilesh",
    editor = "Al-Onaizan, Yaser  and
      Bansal, Mohit  and
      Chen, Yun-Nung",
    booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024",
    month = nov,
    year = "2024",
    address = "Miami, Florida, USA",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.749",
    pages = "12817--12832",
}

謝辞

簡単で効果的なプルーニング手法を提供しているWandaの研究 (論文, コード) に感謝します。

📄 ライセンス

Apache-2.0