模型剪枝

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在大模型微调中，如何进行模型剪枝提升效率？

引言在人工智能领域，模型训练、微调是构建高质量模型根本步骤，特别是在大模型微调过程中，如何提升模型效能变成亟待搞定难题，在众多方法中，模型剪枝被感觉是一种有效方法，它能够在维系或接近原始性能前提下大幅减少计算资源需求，本文将探讨大模型微调中模型剪枝方法，并通过百度下拉词挖掘、RAG联网检索以及AI

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引言伴随人工智能技术迅捷发展，AI模型在边缘设备上应用越来越广泛，边缘设备往往指是嵌入式系统、智能手机、智能穿戴设备；它们具有实时处理数据本事，但计算资源有限，为在这些资源有限设备上高效运行AI模型，须要对模型实行改良，本文将探讨如何改良AI模型在边缘设备上运行效能。

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引言在大模型微调过程中，如何实行模型剪枝以提升效能是一个重点课题，伴随深度学习技术不息发展，大模型在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得显著成果，可是，这些大模型往往须要大量计算资源、存储空间，这给实际应用带来挑战，于是，在维系模型性能前提下，通过剪枝方法减少不必要计算、存储开销显得非常重点。