一文读懂剪枝（Pruner）：大模型也需要“减减肥”？

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当你听到「 剪枝 」二字，或许会联想到园丁修整枝叶的情景。而在 AI 大模型领域，这个词有着特殊的含义 —— 它是一种通过“ 精简 ”来提升大模型效率的关键技术。随着 GPT、LLaMA 等大模型规模的持续膨胀，如何在保持性能的同时降低资源消耗，已成为亟待解决的难题。本文将揭示大模型剪枝技术的原理与发展，带你一次性读懂剪枝。 作者 | 谭帅 责编 | 王启隆 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 随着人工智能的快速发展，大模型以其卓越的性能在众多领域中占据了重要地位。然而，大模型惊人的参数规模也带来了一系列挑战，如高昂的训练成本、巨大的存储需求和推理时的计算负担。为了解决这些问题，大模型剪枝技术应运而生，成为压缩大模型的关键手段。本文将简要介绍大模型剪枝技术的背景及原理、代表性方法和研究进展。 背景及原 ………………………………