第28天：大型语言模型（LLMs）的模型压缩技术
原文英文，约500词，阅读约需2分钟。发表于：。Introduction As large language models (LLMs) grow in size, they demand more memory, compute power, and storage. To deploy LLMs efficiently, especially on edge devices or in resource-constrained...
随着大型语言模型的发展，模型压缩技术变得至关重要。压缩可以减小模型体积，提高速度和能效，适用于资源有限的设备。常见的压缩技术包括剪枝、量化、知识蒸馏、低秩分解和层共享。选择合适的技术时需考虑设备、准确性和计算资源。
