大模型系列——大模型核心技术解析：参数量、量化、Zero版本与模型蒸馏

大模型系列——大模型核心技术解析：参数量、量化、Zero版本与模型蒸馏

随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为推动行业变革的核心驱动力。从OpenAI的GPT系列到国内的DeepSeek-R1，模型的参数量不断突破极限，而配套的优化技术也日新月异。本文将深入解析大模型的四大核心技术：参数量、量化技术、Zero版本和模型蒸馏，揭示其背后的技术原理与工程实践。

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一、大模型的参数量：智能的"神经元"基础

1.1 参数量的定义与表示

我们经常会看到大模型后面，会跟一个奇怪的后缀，如：

DeepSeek-R1 - 1.5b
DeepSeek-R1 - 7b
DeepSeek-R1 - 8b
DeepSeek-R1 - 14b
DeepSeek-R1 - 32b
DeepSeek-R1 - 70b
DeepSeek-R1 - <