探秘模型压缩：让 AI 轻装上阵的魔法
llmtrend 从早期简单的神经网络到如今参数动辄数以亿计的大型语言模型，这种增长带来了诸多问题，如高昂的计算成本、巨大的存储需求等。为解决这些问题，模型压缩技术应运而生，它模型在保持性能的同时，变得更小、更快、更高效。本文将深入剖析模型压缩的多种关键技术及其应用。
知识蒸馏
大模型微调与大模型蒸馏的比较：技术剖析、应用场景与未来展望
大模型微调是指对预训练模型的参数进行调整，使其能够更好地适应特定领域任务的过程。早期的深度学习中，全量微调需要更新模型的所有参数，这虽然有效，但计算成本和内存需求极高。随着技术发展，参数高效微调（PEFT）技术应运而生，其中最具代表性的是低秩适应（LoRA）及其变体 QLoRA。
知识蒸馏是什么：一项革命性的机器学习技术
知识蒸馏是什么？知识蒸馏，顾名思义，是指将大型、复杂模型（或模型集合）中的知识转移到一个较小的单一模型中，该小型模型能够在现实世界的约束条件下实现实际应用。这一过程实际上是一种模型压缩技术，其目标是在不显著损失性能的前提下，使模型更加易于部署。
知识蒸馏是什么？你想知道都在这里
知识蒸馏是什么？知识蒸馏，简单来说，就是将大型模型（教师模型）所蕴含的知识转移到小型模型（学生模型）的过程。大型模型虽然拥有强大的知识容量，但在实际应用中，其庞大的规模使得计算成本居高不下，即使仅使用其一小部分知识，评估过程也可能耗费大量资源。