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提升AI性能的秘密武器:量化、蒸馏与剪枝全面解析

通过高效的模型压缩技术推进 NLP

在快速发展的自然语言处理 (NLP) 领域,模型的大小和复杂性显著增加,从而显著提高了性能。然而,这些庞大模型的部署和维护也带来了挑战,特别是在计算成本、功耗和资源受限用户的可访问性方面。本博客深入探讨了量化、剪枝和蒸馏等尖端模型压缩技术,旨在提高 NLP 模型的效率而不损害其有效性。

日益严峻的挑战:大型 NLP 模型的成本

虽然大型模型的训练阶段因其 GPU 和资源密集型特性而备受关注,但推理阶段(部署模型以生成预测)的成本往往随着时间的推移

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1-ASCII 0-9 对应 48-57 A-Z 对应 65-90 a-z 对应 97-122 2-字符数组 字符变量存储单个字符 字符数组存储多个字符 字符串就是字符数组加上结束符 ’ \0 ’ #include <iostream> using namespace std; int main(){//是字符数组&#xff0c;不是字符串char a1[]{C,,};…...

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第二十七篇 数据仓库与维度建模指南:从理论到实战的进阶之路

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Leetcode 刷题笔记1 图论part01

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Browser Use的安装和使用

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深度学习定义与分类【详细易懂 初学者友好~】

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SQL SERVER日常运维巡检系列—结构设计

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【Maven-plugin】有多少官方插件?

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