主要观点总结
本文综述了大型语言模型的压缩和效率推理方法，包括量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计和动态网络。大型语言模型具有强大的性能，但带来了巨大的内存和计算成本。文章从算法角度对压缩和效率推理方法进行了分类，并讨论了大型语言模型的特点和挑战。大型语言模型强调通用性和泛化能力，因此许多算法关注如何在压缩后保留其通用性和泛化能力。文章还介绍了Transformer模型、中/大型语言模型、参数高效的微调、量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计和动态网络等概念。文章指出，大型语言模型的压缩和加速面临挑战，需要探索免调优算法和保留通用性。
关键观点总结
关键观点1: 大型语言模型的压缩和效率推理
大型语言模型基于Transformer架构，具有强大的性能，但也带来了巨大的内存和计算成本。文章从算法角度对压缩和效率推理方法进行了分类，包括量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计和动态网络。
关键观点2: 大型语言模型的特点和挑战
大型语言模型强调通用性和泛化能力，而非单一任务的性能。因此，许多算法，如知识蒸馏，关注如何在压缩后保留其通用性和泛化能力。大型语言模型的压缩和加速面临挑战，需要探索免调优算法和保留通用性。
关键观点3: Transformer模型、中/大型语言模型、参数高效的微调
文章介绍了Transformer模型、中/大型语言模型、参数高效的微调等概念，这些概念是大型语言模型压缩和效率推理的基础。
关键观点4: 量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计和动态网络
文章详细讨论了量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计和动态网络等方法的原理和应用，这些方法是大型语言模型压缩和效率推理的关键技术。
文章预览
本文 约12000字 ，建议阅读 20+ 分钟 本文对大型语言模型的压缩和效率推理进行了综述。 1 介绍 本文对大型语言模型的压缩和效率推理进行了综述。大型语言模型基于Transformer架构，具有强大的性能，但也带来了巨大的内存和计算成本。本文从算法角度对大型语言模型的压缩和效率推理方法进行了分类，包括量化、剪枝、知识蒸馏、紧凑架构设计和动态网络。大型语言模型有两个显著特点： （1）大多数压缩算法需要在压缩后对模型进行微调和甚至重新训练，而大型模型的微调和训练成本非常高。因此，许多算法，如量化和剪枝，开始探索免调优算法。（2）大型模型强调通用性和泛化能力，而非单一任务的性能。因此，许多算法，如知识蒸馏，关注如何在压缩后保留其通用性和泛化能力。 2 基本知识 2.1 Transformer Transformer 是一种用于机器翻译的
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