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在人工智能领域，大型语言模型的参数量正以每年10倍的速度增长，但随之而来的计算资源消耗已成为行业发展的最大瓶颈。BLOOM模型的1760亿参数需要1.4TB显存占用，而主流GPU的显存容量仅为80GB，这种指数级的资源消耗与硬件发展速度的线性增长形成了致命矛盾。本文将深入解析大模型量化压缩的技术演进