儘管LLMs的巨大規模使其在廣泛的應用場景中表現卓越,但這也為其在實際問題中的應用帶來了挑戰。本文將探討如何透過壓縮LLMs來應對這些挑戰。我們將介紹關鍵概念,然後透過具體的Python程式碼例項進行演示。
2023年人工智慧領域的主導思想是"更大即更好",改進語言模型的方程相對簡單:更多資料 + 更多引數 + 更多計算資源 = 更優效能。
https://avoid.overfit.cn/post/abb8e1ac1ac64067b74e8e8c1cc802a0
儘管LLMs的巨大規模使其在廣泛的應用場景中表現卓越,但這也為其在實際問題中的應用帶來了挑戰。本文將探討如何透過壓縮LLMs來應對這些挑戰。我們將介紹關鍵概念,然後透過具體的Python程式碼例項進行演示。
2023年人工智慧領域的主導思想是"更大即更好",改進語言模型的方程相對簡單:更多資料 + 更多引數 + 更多計算資源 = 更優效能。
https://avoid.overfit.cn/post/abb8e1ac1ac64067b74e8e8c1cc802a0