在边缘设备上部署大型语言模型（LLMs）时，保持性能的同时提升计算效率尤为关键。本文综述了四种关键的模型压缩技术：量化、剪枝、知识蒸馏和低秩分解，这些方法通过在性能、内存占用和推理速度之间找到平衡，确保了 LLMs 在端侧应用的可行性。量化是一种通过降低模型权重和激活的精度来减少模型大小的技术。这种方法能够在...
例如,在不大幅降低模型性能和能效的情况下,在智能手机上执行一个最先进的4050亿参数模型(Dubey等人,2024年)是不可行的。 本文全面探讨了当前在边缘设备上部署LLMs的策略和进展。我们旨在批判性地分析为适应边缘计算限制而开发的各种技术和架构,包括详细研究模型压缩技术、节能计算策略和新型轻量级模型架构的开发。此外,...
- 边缘AI技术在多个行业中将发挥重要作用 - 边缘智能的新时代:端侧大模型的研究进展综述 - 边缘AI市场规模预计从2022年的152亿美元增长到2032年的1436亿美元 - 在边缘设备上部署LLM的策略和进展 - 模型压缩技术、能效计算策略和轻量级模型架构的创新设计 - 硬件加速策略和边缘-云协同部署方法 - 在边缘场景中有效利...
简介:【10月更文挑战第9天】随着人工智能的发展,大语言模型在自然语言处理领域取得突破,但在资源受限的边缘设备上部署仍面临挑战。论文《On-Device Language Models: A Comprehensive Review》全面综述了端侧大模型的研究进展,探讨了高效模型架构、压缩技术、硬件加速及边缘-云协作等解决方案,展示了其在实时、个性化体验...
端侧大模型综述:《Awesome LLMs on Device: A Comprehensive Survey》https:// github.com/NexaAI/Awesome-LLMs-on-device û收藏 10 评论 ñ8 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 互联网科技博主 头条文章作者 Ü 简介: 善意的 AI 应该生...
在边缘设备上部署大型语言模型（LLMs）时，保持性能的同时提升计算效率尤为关键。本文综述了四种关键的模型压缩技术：量化、剪枝、知识蒸馏和低秩分解，这些方法通过在性能、内存占用和推理速度之间找到平衡，确保了 LLMs 在端侧应用的可行性。量化是一种通过降低模型权重和激活的精度来减少模型大小的技术。这种方法能够在...
图1:2022 年至 2032 年按终端用户划分的端侧 AI 全球市场规模(单位:十亿美元)。 在这样的背景下,本综述文章深入探讨了在边缘设备上部署 LLM 的策略和进展。我们将详细分析模型压缩技术、能效计算策略以及轻量级模型架构的创新设计。此外,文章还将讨论硬件加速策略、边缘 - 云协同部署方法,并重点介绍在边缘场景中有...
1.端侧大模型研究进展综述文章探讨了在边缘设备上部署大型语言模型(LLMs)的策略和进展。 2.为提高性能,研究者们提出了模型压缩技术、能效计算策略以及轻量级模型架构创新设计。 3.硬件加速策略和边缘-云协同部署方法也得到关注,以降低延迟并提高吞吐量。
端侧大语言模型的应用:端侧 LLMs 的应用范围极为广泛,从即时消息生成、实时语言翻译、会议摘要到医疗咨询、科研支持、陪伴机器人、残障人士辅助以及自动驾驶等。例如,Google 的 Gboard 应用利用 Gemini Nano 模型提供基于聊天内容的快速回复建议。在翻译领域,端侧模型能够在离线环境中快速响应,同时保证翻译质量。会议摘...
图1:2022 年至 2032 年按终端用户划分的端侧 AI 全球市场规模(单位:十亿美元)。 在这样的背景下,本综述文章深入探讨了在边缘设备上部署 LLM 的策略和进展。我们将详细分析模型压缩技术、能效计算策略以及轻量级模型架构的创新设计。此外,文章还将讨论硬件加速策略、边缘 - 云协同部署方法,并重点介绍在边缘场景中有...