西安网站关键词优化,教育类企业网站,wordpress手机仪表盘,网站设计推广LLM加速方法 目录 LLM加速方法整体结构各分支内容Adapter Tuning和Prompt Tuning的区别及原理举例一、区别二、总结整体结构
基于模型微调、基于模型压缩、基于分布式并行处理。
各分支内容 基于模型微调： 包含Adapter Tuning、Prompt Tuning、LoRA三个子类别。这些技术主要…LLM加速方法 目录 LLM加速方法整体结构各分支内容 Adapter Tuning和Prompt Tuning的区别及原理举例一、区别二、总结 整体结构
基于模型微调、基于模型压缩、基于分布式并行处理。
各分支内容
基于模型微调： 包含Adapter Tuning、Prompt Tuning、LoRA三个子类别。这些技术主要通过对模型进行微调来优化传输，例如Adapter Tuning是在模型中添加一些小的适配模块，Prompt Tuning是通过调整提示信息来优化模型，LoRA则是一种低秩适配方法，以减少模型训练和传输的参数量。 基于模型压缩： 又细分为剪枝、知识蒸馏、量化、低秩分解。剪枝是指去除模型中一些不重要的连接或参数，以减小模型规模；知识蒸馏是让一个小模型去学习大模型的知识，从而在保持性能的同时降低模型复杂度；量化是将模型的参数用更低精度的数据表示，减少数据量；低秩分解则是将模型的参数矩阵进行分解，降低计算和存储成本。 基于分布式并行处理：
