模型压缩

LLM 模型压缩之三: FoldGPT论文: FoldGPT: Simple and Effective Large Language Model Compression Scheme

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赋能智慧校园！A3D数字孪生可视化，轻量又高效！放假之后，学生们会逐步返学，大量人员出入校园，安全更是不容忽视，如何在短时间内对大批人员及设施进行智能监管？数字化转型是关键手段，我们可以融合线上线下数据，搭建3D立体的智慧校园，实现高效运维。

扎克伯格说，Llama3-8B还是太大了，量化、剪枝、蒸馏准备上！扎克伯格说，Llama3-8B还是太大了，不适合放到手机中，有什么办法？量化、剪枝、蒸馏，如果你经常关注大语言模型，一定会看到这几个词，单看这几个字，我们很难理解它们都干了些什么，但是这几个词对于现阶段的大语言模型发展特别重要，它们就是将模型缩小的利器。这篇文章就带大家来认识认识它们，理解其中的原理。

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首篇大模型压缩论文综述首篇大模型压缩综述来啦！！！来自中国科学院和人民大学的研究者们深入探讨了基于LLM的模型压缩研究进展并发表了该领域的首篇综述《A Survey on Model Compression for Large Language Models》。

论文笔记--Distilling the Knowledge in a Neural Network文章提出了一种将大模型压缩的新的思路：蒸馏distillation。通过蒸馏，可以将很大的模型压缩为轻量级的模型，从而提升推理阶段的速率。