在人工智能领域，大型语言模型的参数规模正以惊人的速度膨胀，GPT-4的万亿参数规模虽展现出强大能力，却给实际部署带来严峻挑战。本文深入剖析知识蒸馏技术的最新突破，揭示如何通过系统性方法将大模型压缩至1/300规模而不失核心能力。我们将从技术原理、实现路径到工程实践进行全方位解读，呈现一套可落地的完整
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从176B到4.8G：揭秘大模型量化压缩的极限突破之路
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