《天津大学：2024年大模型轻量化技术研究报告》深入探讨了大语言模型轻量化技术的需求、概览、详细讲解及未来展望。

报告指出，随着大语言模型参数规模的激增，其在存储和计算上的消耗也日益增加。为解决这一问题，报告详细介绍了多种轻量化技术，包括量化、知识蒸馏、稀疏化和低秩分解等，旨在减少模型计算复杂度和内存占用，同时保持模型性能和泛化能力。

这些技术的应用将为大模型在实际应用和发展中带来更多便利和机遇。

报告目录：

01 大语言模型轻量化的技术需求

02 大语言模型轻量化的技术概览

03 大语言模型轻量化技术的详细讲解

04 大语言模型轻量化技术的未来展望

报告部分内容如下：