一键总结音视频内容
Attention is All you Need
摘要
本视频深入浅出地讲解了大模型压缩中的量化与蒸馏技术。首先介绍了量化的概念，即将模型参数用更短的位数存储，从而降低部署成本。然后详细讲解了训练后量化、量化感知训练和混合精度量化这三大主流量化技术。接着，视频介绍了蒸馏技术，包括传统的软蒸馏和适用于大模型的硬蒸馏，并结合DeepSeek R1的论文，阐述了如何通过硬蒸馏让小模型在特定领域超越大模型。最后，视频作者提出了一个利用开源大模型和蒸馏技术，为企业定制低成本、高性能领域模型的思路。
亮点
- 🧮 量化是一种模型压缩技术，通过减少模型参数的存储位数，降低GPU的计算需求和部署成本。#量化 #模型压缩 #GPU
- 🧠 主流的量化技术包括训练后量化、量化感知训练和混合精度量化，它们各有优缺点，适用于不同的场景。#训练后量化 #量化感知训练 #混合精度量化
- 🍎 软蒸馏让小模型学习大模型的输出概率分布，但在大模型时代，由于token词表不统一，软蒸馏的应用受到限制。#软蒸馏 #知识蒸馏 #Token
- 💪 硬蒸馏直接使用大模型生成的问答对微调小模型，在特定领域可以取得超越大模型的效果。#硬蒸馏 #微调 #SFT
- 💡 通过开源大模型提取知识，生成问答对，再用这些数据微调和量化小模型，可以为企业定制低成本、高性能的领域模型。#开源大模型 #领域模型 #私有化部署
思考
- 量化后的模型精度损失如何评估和控制？
- 硬蒸馏中，如何选择合适的教师模型和数据集？
- 除了量化和蒸馏，还有哪些其他的模型压缩技术？