常见几种大语言模型压缩技术分析详解

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点击上方 蓝色 “ 顶层架构领域 ”，关注精彩与你分享 大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中取得了显著的成功，但同时也面临着模型过大、计算需求过高的问题。为了解决这些问题，模型压缩技术应运而生，旨在减小模型大小、降低计算复杂度并提升运行效率。 本文将对LLM压缩技术进行详细的分析，包括剪枝、知识蒸馏和量化等关键技术，并结合实际应用案例进行分析。 一、 剪枝技术 剪枝技术是通过删除不必要或冗余的参数或连接来减小模型大小和复杂度的有效手段。 剪枝 可以分为非结构化剪枝和结构化剪枝 ，前者会产生不规则的稀疏结构，后者则按规则删除连接或层次结构，保持网络的规整性。剪枝技术的优势在于可以显著减小模型体积，提高存储和计算效率，但同时也面临挑战，如需要谨慎选择剪枝准则以避免过度剪枝导致的性 ………………………………