54_模型优化：大模型的压缩与量化
深度解析大模型瘦身技术与工程实践 大模型优化技术演进 ├── 早期阶段(2018-2020): 基本剪枝、8位量化，性能损失明显 ├── 发展阶段(2021-2023): 知识蒸馏、结构化剪枝，平衡效率与精度 └── 成熟阶段(2024-2025): 混合精度量化、参数高效微调，成本降至原1/30 引言 随着大型语言模型(LLM)的快速发展，...
深度解析大模型压缩技术：搞懂深度学习中的减枝、量化、知识蒸馏
本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。 本文系统拆解深度学习中模型剪枝、量化、知识蒸馏三大核心压缩技术，帮助各位实现16倍模型压缩与4倍推理加速。如果对你有所帮助，记得点个小红心。 一、模型压缩的核心挑战 深度学习模型规模激增带来四大痛点： 存储膨胀：ResNet-50达98MB，GP...
大模型压缩量化方案怎么选？无问芯穹Qllm-Eval量化方案全面评估：多模型、多参数、多维度
大模型的压缩量化方案，是当前人工智能领域备受关注的话题。在追求高效能和低功耗的背景下，如何在保证模型性能的前提下，最大限度地减少模型的计算和存储开销，成为众多研究者和工程师面临的挑战。 最近，一项名为"无问芯穹Qllm-Eval"的量化方案评估研究引起了广泛关注。这项研究由来自清华大学、Infinigence ...
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通义大模型
阿里云自主研发的通义大模型，凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架，实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi
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