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张小明 2025/12/31 17:02:16
旅游网站设计理念,简单个人网站,游戏推广群,上海网站建设公司推本文详细介绍了大模型压缩技术#xff0c;包括剪枝(移除冗余连接)、量化(降低数值精度)和知识蒸馏(教师-学生模式)三大核心方法#xff0c;并推荐了知识蒸馏→剪枝→量化的组合优化流程。通过系统压缩技术#xff0c;可将庞大模型转化为轻量化模型#xff0c;实…本文详细介绍了大模型压缩技术包括剪枝(移除冗余连接)、量化(降低数值精度)和知识蒸馏(教师-学生模式)三大核心方法并推荐了知识蒸馏→剪枝→量化的组合优化流程。通过系统压缩技术可将庞大模型转化为轻量化模型实现更小尺寸、更快推理速度和边缘设备部署能力解决大模型存储和计算资源限制问题。一、模型压缩的背景与目标现代深度学习模型在追求高精度的同时模型规模急剧增长。训练完成的基线模型Baseline Model虽性能优异但面临以下挑战存储空间大动辄几百MB甚至几GB的模型文件运行内存高推理时需要大量内存存储中间结果计算复杂推理延迟长难以满足实时应用需求部署困难无法在资源受限的边缘设备上运行模型压缩技术通过系统性优化将庞大的基线模型转换为轻量化的压缩模型Compressed Model实现三大目标更小的模型尺寸Smaller Size更快的推理速度Faster Inference边缘设备部署能力Deploy to Edge二、核心压缩技术剪枝Pruning移除冗余连接剪枝基于“神经网络存在大量对预测贡献微小的连接”这一发现移除冗余连接以减少参数同时保持性能。剪枝的分类结构化剪枝移除整个神经元、通道或层优势保持规整的网络结构便于硬件优化劣势压缩粒度较粗压缩率相对较低非结构化剪枝移除单个权重连接优势压缩粒度细可达到更高的压缩率劣势产生稀疏矩阵硬件加速困难剪枝的步骤重要性评估 → 计算每个连接/神经元的重要性分数剪枝策略制定 → 确定剪枝比例和优先级执行剪枝 → 移除低重要性的连接微调恢复 → 通过继续训练补偿性能损失迭代优化 → 重复上述过程直到满足要求2. 量化Quantization降低数值精度量化通过降低模型参数的数值精度实现压缩最常见的是将32位浮点数FP32转换为8位整数INT8几乎不影响精度的同时实现4倍存储压缩与计算加速。量化的类型训练后量化Post-training Quantization, PTQ特点在已训练模型基础上直接量化优势实现简单无需重新训练适用对精度要求不是极其严格的场景**量化感知训练****Quantization-aware Training,**QAT****特点训练过程中模拟量化操作优势精度损失更小效果更好适用对精度要求严格的关键应用3. 知识蒸馏Knowledge Distillation师生传承img知识蒸馏采用“教师-学生”模式让大模型教师指导小模型学生学习核心是用“软标签”而非传统“硬标签”训练。标签类型对比传统硬标签如[1,0,0]仅告知模型正确答案软标签蒸馏如[0.8,0.15,0.05]包含类别间的相似性信息教师模型的“经验知识”损失函数损失函数 α × 蒸馏损失软标签 (1-α) × 任务损失硬标签 通过平衡两种损失学生模型既能学习真实任务目标又能继承教师模型的知识经验。三、技术组合蒸馏剪枝量化单独使用每种压缩技术难以达到最佳效果推荐组合顺序为知识蒸馏→剪枝→量化各阶段作用如下第一阶段知识蒸馏从基线模型训练得到结构优化的小模型解决网络结构冗余问题为后续优化提供更好起点第二阶段剪枝优化在蒸馏得到的小模型基础上剪枝移除剩余冗余连接和神经元进一步减少参数与计算量第三阶段量化压缩对剪枝后的模型进行量化实现最终的存储和计算优化获得部署就绪的压缩模型如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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