如今★ღ，许多工程团队都面临着一个共同问题——模型规模过大★ღ。这个问题表现形式多样★ღ，但挑战的根源往往相似★ღ。

　　项目正在遭遇内存限制尊龙凯时人生就是博官网登录★ღ。随着参数规模达到数十亿甚至数万亿级别★ღ，数据中心必须跟上发展步伐★ღ。利益相关者需要关注供应商服务的阈值限制★ღ。成本通常也是一个重要问题★ღ。

　　可以设计损失算法来压缩模型★ღ，甚至可以运行压缩模型与完整模型的对比★ღ；压缩方法在专用神经网络功能方面节省了大量空间★ღ。

　　最近★ღ，多项研究在大语言模型的无训练和无数据压缩（剪枝和量化）方面取得了显著成功★ღ，实现了50-60%的稀疏性★ღ，将每个权重的位宽降至3或4位★ღ，相比未压缩基线的困惑度退化可忽略不计★ღ。

　　考虑一个所有注意力区域都以相同方式工作的模型尊龙凯时人生就是博官网登录★ღ。但也许某些输入区域基本上是空白空间★ღ，而其余部分复杂且相关★ღ。模型的覆盖应该是同质化的还是一刀切的？在高注意力和低注意力区域上花费相同的计算量★ღ。

　　在这一努力中尊龙凯时人生就是博官网登录★ღ，硬件也在不断进步★ღ。更专业的GPU和多核处理器在这种差异化方面具有优势★ღ，因此需要关注制造商在推出全新GPU设备类别方面的所有举措★ღ。

　　如果是在序列上运行的典型大语言系统★ღ，该序列的长度至关重要★ღ。上下文意味着更多特定类型的功能傻子苏玛丽完整版全文免费阅读★ღ，但也需要更多资源傻子苏玛丽完整版全文免费阅读★ღ。

　　通过改变上下文★ღ，可以改变系统的需求量★ღ。以下是上述提示压缩资源的内容★ღ：

　　虽然更长的提示具有相当大的潜力★ღ，但它们也带来了一系列问题★ღ，如需要超过聊天窗口的最大限制★ღ、保持上下文信息的能力降低★ღ，以及API成本的增加傻子苏玛丽完整版全文免费阅读★ღ，包括金钱成本和计算资源成本★ღ。

　　目前还有两个重要趋势★ღ：一是强推理系统的出现★ღ，机器基于过往经验随时间学习行为★ღ；二是动态系统★ღ，其中输入权重和其他一切都随时间变化★ღ，而非保持不变★ღ。

　　还有扩散模型★ღ，通过添加噪声★ღ、分析并去除噪声来产生新的生成结果★ღ。我们在上周关于追求AI最佳方式的文章中讨论了这一点尊龙凯时人生就是博官网登录★ღ。

　　最后但同样重要的是★ღ，我们可以评估数字孪生等传统系统★ღ。孪生技术在精确仿真方面表现出色★ღ，但需要大量资源——如果有更好的方法傻子苏玛丽完整版全文免费阅读★ღ，可能会节省大量计算资源傻子苏玛丽完整版全文免费阅读★ღ。

　　这些只是我们一直在关注的部分解决方案★ღ，它们与边缘计算理念相辅相成尊龙凯时人生就是博官网登录★ღ，即在网络边缘的终端设备上进行更多处理★ღ。微控制器和小型组件可以成为处理数据的新方式★ღ，无需通过云端发送到某个集中位置★ღ。人生就是博官网★ღ。AG尊发凯龙人生就博智能显示人生就是博(中国区)集团官方网站尊龙凯时人生就是搏★ღ，人生就是博中国区官方网站尊龙凯时中国官网入口★ღ，AG尊发凯龙人生就博是正规品牌吗★ღ，