韩松 - AI在线

生成式AI时代的模型压缩与加速，韩松主讲MIT课程，资料全公开

近年来，生成式大模型（如大语言模型、扩散模型）已显示出卓越的性能，但它们需要大量的计算资源。为了让这些模型更易于使用，提高它们的效率至关重要。在最新的一季 MIT 6.5940 课程中，MIT 学者韩松将深入解读生成式大模型时代的「AI 计算的模型压缩与加速技术」。课程主页：《TinyML 和高效的深度学习计算》。概括来说，这门课程将介绍高效的人工智能计算技术，以便在资源有限的设备上实现强大的深度学习应用。课程主题包括模型压缩、剪枝、量化、神经架构搜索、分布式训练、数据 / 模型并行化、梯度压缩和设备微调，还介绍了