深度学习

。推理优化的重大性大模型推理优化是解决大规模语言模型（LLM）高效推理的关键。以540B参数的GaLM为例，其推理成本超级高，如果无法优化成本，模型的普惠性将大打折扣。大模型的推理需求主要可分为两类...

。结构裁剪面对超大参数量模型，不做裁剪直接部署，那是真不现实。常用的一招是剪掉影响不大的层，列如中间冗余的attention block，或者MLP里维度特别高的部分。 也可以用结构重参数化的思路，把...

目前大模型火归火，但落地一看推理慢、资源吃紧，许多都跑不动，特别是在边缘设备或者商用场景里。所以推理加速优化，真的就是决定能不能真正work的关键。我们来聊聊2025年比较实用、还挺有前景的优化手段...

1. 模型压缩，轻量化是关键说到大模型，大家都知道它的计算量大，推理慢。要想提升推理性能，第一得思考模型的压缩。实则，许多时候并不是非要用那么重的模型。通过剪枝、量化这些技术，你可以大幅减少模型的计算...