在机器学习和深度学习中，"大语言模型量化"通常指的是将大型语言模型（如 GPT-3、BERT 等）进行量化或压缩，以减少其模型大小和计算资源需求，同时尽量保持其性能。这种操作对于在资源受限的环境中部署大型语言模型或者加速推理速度非常有用。

下面是一些常见的大语言模型量化方法：

深度学习模型压缩：这包括技术如权重剪枝（Weight Pruning）、权重共享（Weight Sharing）、矩阵分解（Matrix Factorization）等，用于减小模型的参数量，从而减小模型大小。

低比特量化：将模型的权重从浮点数转换为较低位宽的整数或定点数，例如 8 位整数。这可以显著减小模型大小并加快推理速度。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）：使用较小的模型（教师模型）来指导较大的模型（学生模型）学习。这种方法可以将大模型的知识传输到小模型中，以减小模型大小。

量化感知训练（Quantization-Aware Training）：在训练大模型时，将量化的损失函数纳入其中，以帮助模型更好地适应量化后的权重。

模型剪枝：将模型中不重要的神经元或连接剪枝掉，以减少模型的大小和计算开销。

模型分割：将大模型分成几个较小的子模型，每个子模型处理不同的任务或输入子集。

模型蒸馏：使用知识蒸馏的方法，从一个大型模型中提取知识，然后将该知识传递给一个较小的模型，以减小较小模型的大小。

请注意，这些方法的效果可能会因模型架构、任务和量化目标而异。在量化大语言模型之前，通常需要进行仔细的实验和评估，以确保在减小模型大小的同时仍能保持合理的性能
【 在 youxia 的大作中提到: 】
: 新增 LLM 量化章节，新增 9 篇相关的论文:
: 《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》
: 《Mixed Precision Training》
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大佬能大概讲一下llm都有哪些职位和工作内容吗？对这个理解挺模糊的。（刚刚回复了一个怎么没有publish成功
【 在 youxia 的大作中提到: 】
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您在目录里提到的prompt是提示词的意思吗？这个还要工程？PEFT是啥呢？能写个概论讲讲llm有哪些方向吗
【 在 youxia 的大作中提到: 】
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