理解 LLM 中的模型量化

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在本文中，我们将探讨一种广泛采用的技术，用于减小大型语言模型（LLM）的大小和计算需求，以便将这些模型部署到边缘设备上。 在本文中，我们将探讨一种广泛采用的技术，用于减小大型语言模型（LLM）的大小和计算需求，以便将这些模型部署到边缘设备上。这项技术称为模型量化。它使得人工智能模型能够在资源受限的设备上高效部署。 在当今世界，人工智能和机器学习的应用已成为解决实际问题不可或缺的一部分。大型语言模型或视觉模型因其卓越的表现和实用性而备受关注。如果这些模型运行在云端或大型设备上，并不会造成太大问题。然而，它们的大小和计算需求在将这些模型部署到边缘设备或用于实时应用时构成了重大挑战。 边缘设备，如我们所说的智能手表或Fitbits，拥有有限的资源，而量化是一个将大型模型转换为可以轻松部 ………………………………