大模型压缩量化方案怎么选？无问芯穹Qllm-Eval量化方案全面评价：多模型、多参数、多维度
基于 Transformer架构的大型语言模型在各种基准尝试中展现出优异功能，但数百亿、千亿乃至万亿量级的参数规模会带来高昂的服务成本。例如GPT-3有1750亿参数，采用FP16保存，模型大小约为350GB，而即使是英伟达最新的B200 GPU 内存也只有192GB ，更不用说其他GPU和边缘设备。大模型压缩，即将大模型“瘦身”后塞进资源受限的场景，以减少模型保存、访存和计算支出。在尽量不损失模…- 5
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