万字长文，大模型的模型压缩及效率推理综述

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以下 文 章来源于微信公众号： 算法进阶 作者： 算法进阶 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Kq8_NixR60ctHna0oEPFhg 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 大语言模型在自然语言处理任务取得了显著的成功，但其过大的规模和计算需求给实际部署带来了重大挑战。然而，模型压缩已经成为缓解这些限制的关键领域。对此，本文深入学习大模型的模型压缩与有效推理，值得点赞收藏！ 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 ………………………………