DPO计算图随机剪枝框架提速1.4倍
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DPO计算图随机剪枝框架提速1.4倍
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AI 综述
Yubing Wu等作者提出一种DPO计算图随机剪枝统一框架：在打分前采样响应位置、在序列执行前采样响应前缀、在偏好分支反向传播前采样偏好分支，从而跳过各阶段计算。 据该研究，分支剪枝相比拼接式DPO基线实现1.426倍单步提速，在两个模型族上训练时间较原生DPO减少约30%；代价是平均准确率略降，开放式评分随基准变化。位置与序列剪枝主要降低峰值内存。
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最新进展10月23日 12:00
DPO 计算图的随机剪枝：训练提速 1.4 倍并降低峰值内存报道时间线
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10月23日
- arXiv cs.AIDPO 计算图的随机剪枝：训练提速 1.4 倍并降低峰值内存
研究者提出 DPO 计算图的随机剪枝框架，在打分、序列执行和偏好分支反向传播前分别独立采样响应位置、响应前缀和偏好分支，从而跳过各阶段计算。分支剪枝相比拼接式 DPO 基线实现 1.426 倍单步提速，在两个模型族上训练时间较原生 DPO 减少约 30%，但平均准确率略降、开放式评分随基准变化。位置与序列剪枝主要降低峰值内存。
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