【无标题】

大模型-高效优化技术全景解析:微调 量化 剪枝 梯度裁剪与蒸馏 上

一、微调(Fine-tuning)

二、量化(Quantization)

三、剪枝(Pruning)

四、梯度裁剪(Gradient Clipping)

五、知识蒸馏(Knowledge Distillation)

六、技术对比与协同策略

七、总结与趋势

相关推荐
chenzhiyuan201841 分钟前
《十五五规划》下的AI边缘计算机遇:算力下沉与工业智能化
人工智能·边缘计算
whaosoft-1431 小时前
51c深度学习~合集11
人工智能
Tiandaren1 小时前
大模型应用03 || 函数调用 Function Calling || 概念、思想、流程
人工智能·算法·microsoft·数据分析
领航猿1号2 小时前
Pytorch 内存布局优化:Contiguous Memory
人工智能·pytorch·深度学习·机器学习
综合热讯2 小时前
宠智灵宠物识别AI:从犬猫到鸟鱼的全生态智能识别
人工智能·宠物
zskj_zhyl2 小时前
智慧康养新篇章:七彩喜如何重塑老年生活的温度与尊严
大数据·人工智能·科技·物联网·生活
化作星辰2 小时前
使用房屋价格预测的场景,展示如何从多个影响因素计算权重和偏置的梯度
pytorch·深度学习
永霖光电_UVLED2 小时前
IVWorks率先将8英寸GaN纳米线片商业化
人工智能·神经网络·生成对抗网络
如何原谅奋力过但无声3 小时前
TensorFlow 2.x常用函数总结(持续更新)
人工智能·python·tensorflow
qyresearch_3 小时前
大语言模型训推一体机:AI算力革命的“新引擎”,2031年市场规模突破123亿的黄金赛道
人工智能·语言模型·自然语言处理