大模型剪枝原理

大模型剪枝的核心原理是通过识别并移除神经网络中冗余或贡献微小的参数（权重），在保持模型性能基本不变的前提下，显著降低模型的存储体积和计算延迟，从而实现轻量化部署，想象一下，一个拥有千亿参数的超大语言模型就像是一个知识渊博但臃肿的学者，他脑海中存储了海量的信息，其中大部分是精华，但也混杂着大量重复、模糊甚至无用的……