大语言模型压缩技术；推理优化技术；SparseGPT算法；GPTQ算法
目录
大语言模型落地的成本、效率与效果
模型压缩技术
推理优化技术
SparseGPT算法
GPTQ算法
大语言模型落地的成本、效率与效果
-
模型压缩技术
模型压缩技术是大语言模型轻量化的关键。介绍了多种模型压缩方法，其中权重量化和模型稀疏化是两种主要的技术。
- 权重量化：权重量化是通过将模型中的权重参数从高精度（如32位浮点数）降低到低精度（如8位整数）来减小模型的大小和计算量。量化过程中需要保持模型的精度，因此量化算法的设计至关重要。论文提到了多种量化算法，如ZeroQuant、GPTQ等，它们通过不同的策略来减少量化过程中的精度损失。例如，GPTQ算法利用近似二阶信息来找到合适的量化权重，使得每层的量化输出和原始的尽可能接近，从而在保持精度的同时实现了权重的有效量化。
- 模型稀疏化：模型稀疏化是通过将模型中的部分权重参数置为零来减小模型的复杂度和