盘点目前最常用的 4 种语言模型压缩技术

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 你能在不牺牲性能的情况下让大型语言模型（LLM）变得更小？ 尽管人们总是对越来越大的语言模型感兴趣，但MistralAI向我们展示了尺寸的重要性是相对的，而对边缘计算日益增长的兴趣促使我们用小型语言模型获得不错的结果。另一种方法是通过压缩技术。在本文中，我将解释这些技术，并提供一些简单的代码片段作为示例。 模型压缩是在不损害其有效性的情况下最小化机器学习模型大小的行为。由于大型神经网络经常因为过度参数化而包含冗余的计算单元，这种方法对它们是有效的。 压缩意味着减少参数数量或整体内存占用，从而实现更小的模型大小（例如，从10GB减少到9GB）。这个过程有助于在存储和推理速度方面提高模型的效率，使它们更容易部署在资源有限的环境中。常见的模型压缩技术 ………………………………