大模型蒸馏技术

一篇题为《The Mamba in the Llama: Distilling and Accelerating Hybrid Models》的论文证明：通过重用注意力层的权重，大型 transformer 可以被蒸馏成大型混合线性 RNN，只需最少的额外计算，同时可保留其大部分生成质量。

先来说说大模型的缺点，要想实现轻量化的部署，必须对体量巨大的大模型进行压缩，大模型功能虽然强大，但是存在过多的数据冗余，实际上有一些模型副本的权重参数是可以省去的，同样可以实现相应的能力，因此便有了模型压缩的研究。

Transformer

Transformer 在深度学习领域取得巨大成功的关键是注意力机制。注意力机制让基于 Transformer 的模型关注与输入序列相关的部分，实现了更好的上下文理解。然而，注意力机制的缺点是计算开销大，会随输入规模而二次增长，因此大模型的体量也都非常大，难以实现轻量化的部署，模型压缩研究也显得尤为重要

模型压缩

大模型压缩技术是当前人工智能领域的一个热点研究方向，它旨在减少大型机器学习模型的存储和计算开销，以便这些模型能够更高效地部署在资源受限的环境中。以下是一些主要的大模型压缩技术：

1. 模型量化（Quantization）：这是一种通过减少模型参数的表示精度来降低模型大小和加速推理的技术。量化可以通过量化感知训练（QAT）、量化感知微调（QA