深入大模型量化技术，大模型端侧落地已Ready？

揭秘未来：大模型量化技术如何革新移动AI应用©作者|饮水机来源|神州问学前言最近，苹果发布了OpenELM系列模型，参数规模分别为270M、450M、1.1B和3B。与此同时，微软也推出了Phi-3系列模型，其中mini版本的参数规模为3.8B。这两款模型都专注于端侧，特别是移动设备的应用场景。这些场景往往计算资源和成本受限，却需要低延迟高质量的离线推理。尽管苹果和微软等企业不断地尽力提升小型模型的表现，受限于参数规模，这些模型只适用于极为简单的任务，而在体验过如GPT-4等大模型的强大后，许多用户希望能在便捷的移动设备上也可使用大模型的能力。为了实现这一目标，许多技术正在被研发和改进，其中极为重要的一项就是量化技术。量化目的量化的主要动机是使大型语言模型能够在不同的平台上高效部署，同时降低成本和内存需求。通过减少 ………………………………