压缩大型语言模型(LLMs):缩小10倍、性能保持不变

尽管LLMs的巨大规模使其在广泛的应用场景中表现卓越,但这也为其在实际问题中的应用带来了挑战。本文将探讨如何通过压缩LLMs来应对这些挑战。我们将介绍关键概念,然后通过具体的Python代码实例进行演示。

2023年人工智能领域的主导思想是"更大即更好",改进语言模型的方程相对简单:更多数据 + 更多参数 + 更多计算资源 = 更优性能。

 

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