模型蒸馏

minhuan16 天前
人工智能·大模型应用·模型蒸馏·大模型量化·模型剪枝
大模型应用:大模型瘦身:量化、蒸馏、剪枝的基础原理与应用场景深度解析.56如今大模型越来越火,不管是企业做业务落地,还是我们作为个人开发者上手体验,都绕不开一个核心问题:大模型虽强,但太笨重,动辄几十上百GB显存占用,普通硬件跑不动,推理延迟还高,根本没法适配边缘设备、实时场景这些实际需求。这时候,轻量化技术就成了破局关键,而量化、蒸馏、剪枝都是最常用的三种方案。但我们又该怎么抉择,哪种合适,或怎么去理解三者的差别,每种方式的存在肯定有它独特的道理和最适用的场景,尽管它们各有侧重,没有绝对的优劣,但对于技术优化选型而言,选对了能少走很多弯路,选错了要么精度崩了,要么落地成本翻倍
InProsperity10 个月前
知识蒸馏·模型蒸馏·deepseek国产大模型·qwen大模型
模型蒸馏(Distillation)案例--从DeepSeek-R1-1.5B 到 Qwen-2.5-1.5B 的模型蒸馏DeepSeek-R1-1.5B 到 Qwen-2.5-1.5B 的模型蒸馏(Distillation)
Nicolas8931 年前
大模型·llama·预训练·合成数据·后训练·模型蒸馏·小模型
【大模型理论篇】关于LLaMA 3.1 405B以及小模型的崛起前不久,Meta开源了LLaMA 3.1 405B【1】,模型扩展了上下文长度至 128K,支持八种语言,效果非常惊艳,是首个在通用知识、可操控性、数学、工具使用和多语言翻译方面能够与最先进闭源 AI 模型媲美的公开可用模型,已经赶上截至目前最好的闭源模型,如GPT 4o和Claude 3.5。这可以算是一个里程碑,我们正在迎来一个以开源为主导的新时代。另一个问题不得不思考,如果作为基座大模型创业者,面对开源的冲击,公司存在的核心竞争力应该是什么?需要好好梳理。说明:本文主要会参考Meta的技术文章【2,
我是有底线的