在自然语言处理领域，大语言模型的发展迅速，但其庞大的参数量带来了存储和计算的挑战。2024年的大模型轻量化技术研究报告深入探讨了如何通过技术手段减轻这些负担。

报告涵盖了轻量化技术的需求、概览、详细讲解及未来展望，包括模型压缩、推理加速、硬件加速等多个方面。

通过量化、知识蒸馏、稀疏化等技术，旨在实现模型体积的减小、计算速度的提升，同时保持模型性能和泛化能力。这项研究对于推动大模型在实际应用中的部署具有重要意义。

太侠今天分享的是《2024年大模型轻量化技术研究报告》。

报告目录：

大语言模型轻量化的技术需求

大语言模型轻量化的技术概览

大语言模型轻量化技术的详细讲解

大语言模型轻量化技术的未来展望

报告部分内容如下：