壓縮技術

谷歌和 OpenAI 等公司的 LLM 模型展現出了令人難以置信的能力。但它們的強大效能也伴隨著成本。這些龐大的模型速度慢、執行成本高，並且難以部署到日常裝置上。這正是 LLM 壓縮技術的用武之地。這些方法可以壓縮模型，使其執行速度更快、更易於訪問，同時效能不會大幅下降。本指南探討了四種關鍵技術：模型量化、模型剪枝方法、LLM 中的知識提煉以及低秩自適應 (LoRA)，並提供了實際的程式碼示例。