大模型变小的秘密，如何软硬件齐抓！（文末赠书）

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 各大厂家在卷「小」模型的道路上越走越远，根本停不下来！ 前有OpenAI的GPT-4o炸场，后有Meta的Llama 3.1突袭，本月初谷歌也官宣了更轻量级的「Gemma 2 2B」版本…… 各大厂家之所以拼命地在卷「小」模型，实在是因为在实际应用中大模型面临着诸多限制。 随着模型规模的不断膨胀，计算复杂度和资源消耗成为制约其广泛应用的瓶颈。 一方面，高昂的计算成本使得模型的训练和部署变得极为昂贵，对于许多企业和研究机构来说，购置大量高性能的计算设备并非易事。 另一方面，在一些特定的应用场景中，如移动设备、嵌入式系统等，计算资源和存储空间十分有限，无法承载庞大的模型。 例如，在智能手机上运行复杂的深度学习模型，若模型过于庞大，将导致设备发热、耗电过快，严重影响用户体验。在物联网领域，边缘设备的计算能力相对较弱， ………………………………