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大模型模型压缩技术—量化剪枝与蒸馏的协同优化.docx
资料介绍
大模型模型压缩技术——量化、剪枝与蒸馏的协同优化
——2026年模型瘦身与高效部署技术全景
一、引言
大模型的参数量从数十亿到数千亿不等，直接在终端设备或有限算力环境下部署面临巨大挑战。模型压缩技术通过降低模型的存储和计算需求，使大模型能够在更广泛的硬件平台上运行。2026年，模型压缩已形成"量化-剪枝-蒸馏"三位一体的技术体系，组合使用可将模型体积压缩至原始大小的5%-10%，同时在目标任务上保持90%以上的原始性能。本文系统梳理三大压缩技术的原理、方法和工程实践。
二、模型量化：以精度换效率
2.1 量化原理
模型量化通过降低权重和激活值的数值精度，减少模型体积和计算开销。核心公式为：
量化值Q = round(真实值R / 缩放因子S + 零点Z)
反量化真实值R = (Q - Z) × S
量化粒度从粗到细分为：逐张量量化、逐通道量化、逐组量化（Group-wise）。粒度越细，精度损失越小，但计算开销也越大。
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