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关键词: 大模型,模型训练,AI,模型终端部署

在人工智能领域，模型参数的增多往往意味着性能的提升。但随着模型规模的扩大，其对终端设备的算力与内存需求也日益增加。低比特量化技术，由于可以大幅降低存储和计算成本并提升推理效率，已成为实现大模型在资源受限设备上高效运行的关键技术之一。然而，如果硬件设备不支持低比特量化后的数据模式，那么低比特量化的优势将无法发挥。