自从大模型大爆后，我们对压缩大模型的愿望从未消减。虽然大模型在很多方面表现出优秀的能力，但高昂的的部署代价极大提升了它的使用门槛。这种代价主要来自于空间占用和计算量。
清华&哈工大提出极限压缩方案——OneBit框架。该框架通过1bit量化方法实现了对大型模型权重的超过90%的压缩，并保留了大部分模型的性能。文章详细介绍了OneBit框架的设计思路、1bit模型结构、参数初始化方法以及深度迁移学习的应用，展示了其在大幅度压缩、低空间占用和有限计算成本下保留模型能力的优势。
Copyright @ 智汇AI
联系方式QQ：3756153558 | 手机：17359272608 | 闽ICP备2024047188号-2 | 厦门点击创客网络科技有限公司
友情链接: 微米小说站 |
笔魂AI绘图 |
库宝ai工作助手 |
智搜AI导航站 |
快标书 AI |
小文论文 |
AI吧 |
邢台医院 |
声动视界 |
八点资讯 |
简单AI |
文多多AIPPT |
HelpLook AI知识库 |
gitee AI |
笔格设计 |
AIBOX创作平台 |
08AI导航网 |
零导航
