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通过高效的模型压缩技术推进 NLP

在快速发展的自然语言处理 (NLP) 领域，模型的大小和复杂性显著增加，从而显著提高了性能。然而，这些庞大模型的部署和维护也带来了挑战，特别是在计算成本、功耗和资源受限用户的可访问性方面。本博客深入探讨了量化、剪枝和蒸馏等尖端模型压缩技术，旨在提高 NLP 模型的效率而不损害其有效性。

日益严峻的挑战：大型 NLP 模型的成本

虽然大型模型的训练阶段因其 GPU 和资源密集型特性而备受关注，但推理阶段（部署模型以生成预测）的成本往往随着时间的推移