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LLM加速方法，Adapter Tuning和Prompt Tuning的区别及原理举例

news 2026/4/9 23:47:33

LLM加速方法

目录

    • LLM加速方法
      • 整体结构
      • 各分支内容
    • Adapter Tuning和Prompt Tuning的区别及原理举例
        • 一、区别
        • 二、总结

整体结构

基于模型微调、基于模型压缩、基于分布式并行处理。

各分支内容

  • 基于模型微调：
    • 包含Adapter Tuning、Prompt Tuning、LoRA三个子类别。这些技术主要通过对模型进行微调来优化传输，
    • 例如Adapter Tuning是在模型中添加一些小的适配模块，
    • Prompt Tuning是通过调整提示信息来优化模型，
    • LoRA则是一种低秩适配方法，以减少模型训练和传输的参数量。
  • 基于模型压缩：
    • 又细分为剪枝、知识蒸馏、量化、低秩分解。剪枝是指去除模型中一些不重要的连接或参数，以减小模型规模；
    • 知识蒸馏是让一个小模型去学习大模型的知识，从而在保持性能的同时降低模型复杂度；
    • 量化是将模型的参数用更低精度的数据表示，减少数据量；
    • 低秩分解则是将模型的参数矩阵进行分解，降低计算和存储成本。
  • 基于分布式并行处理： <

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