https://blog.qife122.com/tags/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%89%AA%E6%9E%9D/ Recent content in 神经网络剪枝 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Tue, 23 Sep 2025 18:10:43 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%89%AA%E6%9E%9D%E6%96%B0%E8%B7%AF%E5%BE%84%E8%BD%BB%E5%89%AA%E5%B8%B8%E5%B0%9D%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%B3%95/ Tue, 23 Sep 2025 18:10:43 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%89%AA%E6%9E%9D%E6%96%B0%E8%B7%AF%E5%BE%84%E8%BD%BB%E5%89%AA%E5%B8%B8%E5%B0%9D%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%B3%95/ <h1 id="大语言模型剪枝的优化路径">大语言模型剪枝的优化路径</h1> <p>近年来，大语言模型（LLMs）彻底改变了自然语言处理领域，并对计算机视觉、语音识别和机器翻译做出重大贡献。LLMs有效性的关键因素之一是其训练所使用的超大规模数据集。但代价是模型规模过大，导致运行速度变慢和计算资源消耗增加。AI研究人员深知这些挑战，许多团队正在寻求在保持性能的同时使大模型更紧凑的方法。</p>