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

　　项目正在遭遇内存限制◈✿。随着参数规模达到数十亿甚至数万亿级别◈✿，数据中心必须跟上发展步伐◈✿。利益相关者需要关注供应商服务的阈值限制免费日产区2021◈✿。成本通常也是一个重要问题◈✿。

　　可以设计损失算法来压缩模型免费日产区2021◈✿，甚至可以运行压缩模型与完整模型的对比◈✿；压缩方法在专用神经网络功能方面节省了大量空间免费日产区2021◈✿。

　　最近◈✿，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免费日产区2021◈✿，实现了50-60%的稀疏性◈✿，将每个权重的位宽降至3或4位◈✿，相比未压缩基线的困惑度退化可忽略不计◈✿。

　　考虑一个所有注意力区域都以相同方式工作的模型◈✿。但也许某些输入区域基本上是空白空间◈✿，而其余部分复杂且相关◈✿。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◈✿。

　　在这一努力中◈✿，硬件也在不断进步◈✿。更专业的GPU和多核处理器在这种差异化方面具有优势◈✿，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◈✿。

　　如果是在序列上运行的典型大语言系统◈✿，该序列的长度至关重要◈✿。上下文意味着更多特定类型的功能◈✿，但也需要更多资源◈✿。

　　通过改变上下文免费日产区2021◈✿，可以改变系统的需求量尊龙◈✿。以下是上述提示压缩资源的内容◈✿：

　　虽然更长的提示具有相当大的潜力◈✿，但它们也带来了一系列问题免费日产区2021尊龙◈✿，如需要超过聊天窗口的最大限制◈✿、保持上下文信息的能力降低尊龙◈✿，以及API成本的增加免费日产区2021尊龙◈✿，包括金钱成本和计算资源成本尊龙◈✿。

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

　　还有扩散模型◈✿，通过添加噪声◈✿、分析并去除噪声来产生新的生成结果◈✿。我们在上周关于追求AI最佳方式的文章中讨论了这一点◈✿。

　　最后但同样重要的是◈✿，我们可以评估数字孪生等传统系统免费日产区2021◈✿。孪生技术在精确仿真方面表现出色◈✿，但需要大量资源——如果有更好的方法◈✿，可能会节省大量计算资源◈✿。

　　这些只是我们一直在关注的部分解决方案◈✿，它们与边缘计算理念相辅相成尊龙◈✿，即在网络边缘的终端设备上进行更多处理◈✿。微控制器和小型组件可以成为处理数据的新方式◈✿，无需通过云端发送到某个集中位置◈✿。AG尊时凯龙人生就博登录人生就是博官网◈✿，尊时凯龙·(中国区)人生就是搏!◈✿。AG尊发凯龙◈✿，