彩票假设在大模型中的验证：寻找极度稀疏的可训练子网络 大家好，今天我们来探讨一个非常有趣且潜力巨大的研究方向：彩票假设（Lottery Ticket Hypothesis），以及它在大模型中的验证和应用。 彩票假设最初由 Frankle 和 Carbin 在 2019 年提出，其核心思想是：一个随机初始化的神经网络，包含一个子网络，当独立训练时，可以在迭代次数和测试精度上与原始网络相媲美。更令人惊讶的是，这个子网络甚至可能优于原始网络。这个子网络被称为“中奖彩票”（Winning Ticket）。 简单来说，彩票假设认为，一个庞大的神经网络中，存在着一个非常小且关键的子网络，它承担了大部分的学习任务。如果我们能够找到这个子网络，我们就可以大幅度减少模型的参数量，从而提高训练效率、降低存储成本，甚至提升模型的泛化能力。 彩票假设的核心概念 在深入探讨大模型中的彩票假设之前，我们需要明确几个关键概念： 修剪（Pruning）： 从神经网络中移除不重要的连接或神经元的过程。修剪是寻找中奖彩票的关键手段。 迭代修剪（Iterative Pruning）： 多次进行修剪和再训练的过程。通常，每次 …