免费下载 | 2024年大模型轻量化技术研究报告

以下是大模型轻量化技术的核心内容整理：

轻量化技术需求

• 降低资源消耗：大模型参数量庞大，导致存储成本高、计算资源消耗大，需要通过轻量化技术减少对硬件资源的需求，使其更适合在资源受限的环境中部署和应用.
• 提高推理速度：大模型推理速度受限，无法满足实时应用的需求，轻量化技术可以加速模型推理，提升用户体验.
• 保持性能和泛化能力：在压缩模型体积和提高推理速度的同时，尽可能保持模型的性能和泛化能力，确保其在各种任务上的表现不受太大影响.

轻量化技术概览

• 量化技术：将模型参数从高精度转换为低精度，如从16位浮点数转换为8位整数，以减少存储空间和计算量，但可能会引入一定的误差.
• 知识蒸馏：将大型复杂模型的知识转移到更小更简单的模型中，使学生模型在性能上接近教师模型，同时减少计算资源需求.
• 稀疏化技术：通过减少模型参数的密集度来加快计算速度和减少存储成本，包括非结构化稀疏和结构化稀疏两种方式.
• 低秩分解：将模型参数矩阵分解为低秩形式，从而实现参数压缩和计算加速，但需要平衡模型参数规模、计算速度和预测效果.
• 参数共享：在模型的不同部分之间共享参数，减少参数总量，如多查询注意力（MQA）和分组查询注意力（GQA）等.
• 硬件加速：结合硬件特点进行优化，减少存取操作次数，优化计算过程，如Flash Attention技术等.

轻量化技术的未来展望

• 量子计算与轻量化结合：探索量子计算架构上的轻量化技术，利用量子变分线路等实现更高效的模型压缩和推理加速.
• 稀疏化与低秩近似的融合：利用低秩近似补充稀疏化在参数量和效果方面的不足，同时利用稀疏化补充低秩近似在计算成本方面的不足，实现效果、计算成本与参数量三者的平衡.
• 端云协同轻量化框架：在端侧和云侧分别应用稀疏化技术，端侧避免显存与带宽资源受限的问题，云侧助益吞吐量提升，实现端云协同，助力大模型的广泛布局和应用.

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