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一种自注意力模块的低精度损失量化方法
华中科技大学计算机科学与技术学院
|
林德铝
何琨
开通知网号
随着深度学习技术的飞速进步和海量数据集的持续发掘,自注意力模块在自然语言处理、计算机视觉以及大语言模型等多个领域得到了广泛应用.尽管自注意力模块显著提升了深度学习模型的检测精度,其巨大的计算需求却使得在算力受限的计算设备上部署显得尤为困难.整数量化作...
机 构:
华中科技大学计算机科学与技术学院;
领 域:
自动化技术;
关键词:
模型量化;
自注意力模块;
低精度损失;
推理加速;
分治;
格 式:
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