尽管人们对越来越大的语言模型一直很感兴趣，但MistralAI 向我们表明，规模只是相对而言的，而对边缘计算日益增长的兴趣促使我们使用小型语言获得不错的结果。压缩技术提供了一种替代方法。在本文中，我将解释这些技术，并提供一些简单的代码片段作为示例。
模型压缩是在不影响机器学习模型有效性的情况下最小化其大小的行为。由于大型神经网络经常因过度参数化而包含冗余计算单元，因此这种方法对它们非常有效。
压缩意味着减少参数数量或整体内存占用，从而减小模型大小（例如从 10 GB 到 9 GB）。此过程有助于提高模型在存储和推理速度方面的效率，使其更容易在资源有限的环境中部署。常见的模型压缩技术包括：
- 量化：通过改变模型权重的精度（例如从 32 位浮点数到 8 位整数）来减少内存占用。
- 修剪：删除不太重要的权重或神经元，减少参数的数量。
- 知识提炼：训练较小的模型（学生）来模仿较大模型（老师）的行为，将知识提炼为具有类似性能的压缩版本。
- 权重共享：通过设计或后期训练，在不同层之间使用共享权重来减少存储要求。
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RA/SD 衍生者AI训练营。发布者：chris，转载请注明出处：https://www.shxcj.com/archives/6311
