大型语言模型（LLM）压缩技术：如何让庞然大物更轻巧？

大型语言模型（LLM）压缩技术：如何让庞然大物更轻巧？

随着大模型在各个领域的广泛应用，我们面临的一个核心问题是——如何让这些庞大的模型在硬件资源有限的环境下运行？这就需要我们运用一系列的技术来“压缩”这些模型，使其在保持精度的同时，能够适应不同的硬件设备。

那么，LLM 压缩到底是如何实现的呢？让我们从几个关键技术开始讲解：剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）、和量化（Quantization）。

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剪枝：修剪冗余的神经网络连接

剪枝是指在不显著影响模型表现的情况下，去除神经网络中那些冗余的连接或神经元。为了实现这一点，我们首先需要