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文心ERNIE 3.0 Tiny新升级!端侧压缩部署“小” “快” “灵”!

大家好,今天带来的是有关文心ERNIE 3.0 Tiny新升级内容的文章。 近年来,随着深度学习技术的迅速发展,大规模预训练范式通过一次又一次刷新各种评测基线证明了其卓越的学习与迁移能力。在这个过程中,研究者们发现通过不断地扩大模型参数便能持续提升深度学习模型的威力。然而,参数的指数级增长意味着模型体积增大、所需计算资源增多、计算耗时更长,而这无论出于业务线上响应效率的要求还是机器资源预算问题,都给大模型落地带来了极大的挑战。让我们一起看看文心ERNIE 3.0 Tiny如何来解决这些问题的吧! 图:模型上线时精度、时延、内显存占用等多重需求示意 如何在保证效果的前提下压缩模型?如何适配 CPU、GPU 等多硬件的加速?如何在端侧场景下落地大模型?如何让加速工具触手可及?这是行业内亟待解决的课题。2022年6月,文心大模型中的轻量化技术加持的多个文心ERNIE 3.0 Tiny轻量级模型(下文简称文心ERNIE 3.0 Tiny v1)开源至飞桨自然语言处理模型库PaddleNLP中,该模型刷新了中文小模型的SOTA成绩,配套模型动态裁剪和量化推理方案,被学术与工业界广泛使用。 近期,...

如何提升 ETF 期权隐含波动率和希腊值的计算速度?

期权的隐含波动率可以反应市场对未来的预期,通常使用牛顿法和二分法来计算。这两种方法都需要频繁迭代,且迭代次数不能确定,核心代码无法向量化,因此只能通过循环来逼近求解。这就导致在期权相关计算中,隐含波动率往往容易成为性能的瓶颈。 DolphinDB 的计算逻辑使用脚本语言编写,但底层调用的是 C++ 代码,存在脚本解释的过程。为了提高脚本的执行效率,DolphinDB 从 1.01 版本开始支持即时编译(JIT)功能,特别适合于无法使用向量化运算但又对运行速度有极高要求的场景。 本教程将基于客户的实际需求,以二分法计算 ETF 期权的隐含波动率及希腊值为例,为大家示范如何使用 DolphinDB 的 JIT 功能给计算过程加速,并与 C++ 原生代码进行了计算性能对比测试,结果表明 DolphinDB 脚本计算耗时为 C++ 原生代码的1.5倍。 1. 数据表结构 1.1 期权日频数据表 字段 字段类型 含义 tradedate DATE 交易日期 sym SYMBOL 标的代码 codes SYMBOL 期权合约代码 closeprice DOUBLE 日收盘价格 etf SYMBOL...

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