通過高效的模型壓縮技術推進 NLP

在快速發展的自然語言處理 (NLP) 領域，模型的大小和復雜性顯著增加，從而顯著提高了性能。然而，這些龐大模型的部署和維護也帶來了挑戰，特別是在計算成本、功耗和資源受限用戶的可訪問性方面。本博客深入探討了量化、剪枝和蒸餾等尖端模型壓縮技術，旨在提高 NLP 模型的效率而不損害其有效性。

日益嚴峻的挑戰：大型 NLP 模型的成本

雖然大型模型的訓練階段因其 GPU 和資源密集型特性而備受關注，但推理階段（部署模型以生成預測）的成本往往隨著時間的推移