大模型压缩技术主要是为了在保持模型性能的前提下,减少模型的参数量和计算复杂度,以适应更低的计算资源、更小的内存占用和更快的推理速度。以下是当前主流的模型压缩技术,包括但不限于
1.剪枝(Pruning)剪枝通过删除神经网络中冗余或不重要的权重(或神经元)来减少模型规模。常见方法:非结构化剪枝:直接去除权重值接近于零的单个参数。结构化剪枝:删除整个卷积核、神经元或注意力头,以减少模型复杂度。动态剪枝:根据输入动态调整剪枝策略,保持灵活性。示例:剪掉Transformer中不重要的注意力头剪掉CNN中对特征提取贡献小的通道2.量化(Quantization)量化是指将模型的