什么是大模型量化、蒸馏、剪枝?
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大模型量化、蒸馏和剪枝是三种常用的模型压缩技术,它们旨在减少模型的存储需求和计算复杂度,同时尽可能保持模型的性能。以下是这三种技术的详细解释:
大模型量化(Quantization)量化是指将模型中的浮点数参数(通常是32位浮点数)转换为较低位宽的整数或定点数(例如8位整数)。这样做可以显著减少模型的大小,因为每个参数占用的空间更少了。量化可以在不显著影响模型性能的情况下,加快模型的推理速度,尤其是在硬件支持整数运算的环境中。
量化的过程通常包括以下步骤:
选择量化方法:确定是使用线性量化还是非线性量化,以及量化位宽。校准:在量化过程中,需要确定量化范围,这通常通过在验证集上进行校准来完成。量化:将模型参数从浮点数转换为整数或定点数。反量化:在推理过程中,可能需要将量...点击查看剩余70%
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