AI模型“减肥”风潮：量化究竟带来了什么？

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量化对大模型的影响是什么 ©作者 | YXFFF 来源 | 神州问学 引言 大模型在NLP和CV领域的广泛应用中展现了强大的能力，但随着模型规模的扩大，对计算和存储资源的需求也急剧增加，特别是在资源受限的设备上面临挑战。量化技术通过将模型参数和激活值从浮点数转换为低精度表示，不仅减小了模型的存储占用，还能加速推理过程，从而成为应对大模型资源挑战的关键手段。随着量化技术的不断优化，大模型将在更多领域展现更高效和可扩展的能力。 一、量化的基本概念与方法 1、 量化的定义与实现 量化定义了一种数学过程，其中变量的值被映射到一个固定数量的比特位上。在模型中实现量化，通常涉及将变量（例如权重和激活函数）转换为特定位数的数据表示。这意味着当我们计算模型中的某个元素时，我们得到的是这个元素对应的比特值的乘 ………………………………