大模型-模型压缩:量化、剪枝、蒸馏、二值化 (4)

大模型-模型压缩:量化、剪枝、蒸馏、二值化 (4)一、模型压缩概述1.模型压缩的必要性2.模型压缩的目标二、量化1.量化原理2.量化方法分类3.量化的优势与局限三、剪枝1.剪枝原理2.剪枝方法分类3.剪枝的优势与局限四、蒸馏1.蒸馏原理2.蒸馏方法流程3.蒸馏的优势与局限五、二值化1.二值化原理2.二值化方法应用3.二值化的优缺

相关推荐
twl3 小时前
别再写单次调用的 AI 了!这四种设计模式让你的应用真正"智能"起来
人工智能
王六岁3 小时前
# 🐍 前端开发 0 基础学Python小结 Python数据类型使用场景与用途指南
前端·python
极新3 小时前
华尔街之狼,与AI共舞
人工智能·区块链
luoganttcc3 小时前
用Python的trimesh库计算3DTiles体积的具体代码示例
开发语言·python·3d
Web3_Daisy3 小时前
从冷换仓到热追踪:项目方如何在不暴露风险的前提下守住主动权
大数据·人工智能·安全·区块链
Mintopia3 小时前
🌌 AIGC与AR/VR结合:Web端沉浸式内容生成的技术难点
前端·javascript·aigc
~kiss~3 小时前
CNN(卷积神经网络)和 RNN(循环神经网络)
人工智能·rnn·cnn
数信云 DCloud3 小时前
「LegionSpace Hackathon」 通付盾第六届黑客松即将开启
大数据·人工智能
白兰地空瓶3 小时前
当神经网络跑在浏览器里:brain.js 前端机器学习实战
javascript·人工智能