如何将大模型轻量的部署到端测设备，如何轻量的微调大模型以服务于下游的小数据领域，这两个问题有论文吗？
2023-05-06 阅读 32
这两个问题都是深度学习领域中的研究热点，已经有很多学者进行了深入的研究，并发表了相关论文。
对于如何将大模型轻量的部署到端测设备，目前主要的解决方案包括模型压缩、量化和剪枝等方法。其中，模型压缩的方法包括模型蒸馏、低秩分解和哈希等方法，可以有效地减小模型的大小和计算量。量化的方法则是将模型中的参数和激活值从浮点数转换为定点数，从而减小模型的存储和计算开销。剪枝的方法则是通过去除模型中一些冗余的参数和连接，从而减小模型的大小和计算量。相关的论文包括《Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding》、《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》等。
而对于如何轻量的微调大模型以服务于下游的小数据领域，目前主要的解决方案包括迁移学习和元学习等方法。迁移学习的方法是将已经在大数据集上预训练好的模型进行微调，以适应下游小数据集的特征。元学习的方法则是通过学习如何学习，从而快速地适应新的任务和数据集。相关的论文包括《A Comprehensive Survey on Transfer Learning》、《Meta-Learning: A Survey》等。
更新于 2023年05月09日
