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今天分享的是：大模型专题：2024大模型轻量化技术研究报告
报告共计：125页
《大模型专题：2024大模型轻量化技术研究报告》对大模型轻量化技术进行了全面研究。大模型在实际应用中面临高存储成本、计算成本和推理速度受限等问题，轻量化技术旨在解决这些问题。报告介绍了多种轻量化技术，包括量化（如将参数从高精度转换为低精度）、稀疏化（通过减少参数密集度降低成本）、知识蒸馏（将知识从大模型转移到小模型）、低秩分解（压缩模型参数）、参数共享（减少资源消耗）和结合硬件特点的技术（如Flash Attention减少存取操作次数）等，并分析了它们的原理、优势和局限性。同时，报告探讨了这些技术在Transformer和大模型上的应用，以及未来的发展方向，如量子计算在大模型轻量化中的应用潜力。未来，大模型轻量化有望在提高模型效率、降低成本的同时，推动其在更多领域的应用。此外，还涉及LLM稀疏化技术，包括结构和非结构化稀疏化方法，如LLM - Pruner通过分组和重要性估计进行剪枝，早停策略可减少计算量，SparseGPT实现非结构性稀疏，还有表示和KV表示稀疏化等，端侧稀疏化技术针对移动端问题提出解决方案，如窗口化和行列捆绑技术，以及LLM剪枝的2:4模式等，最后对LLM稀疏化技术的未来发展提出了展望与期待。
以下为报告节选内容
