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模型量化技术概述 模型量化是将深度学习模型从高精度浮点参数转换为低精度整数的技术，主要包括后训练量化(PTQ)和量化感知训练(QAT)两种方式。PTQ无需重新训练，适合快速部署；QAT通过训练过程模拟量化，精度损失更小但成本更高。量化可显著减小模型体积(FP32→INT8缩小4倍)、提升推理速度(2-4倍)并降低功耗。关键技术包括均匀/非均匀量化、对称/非对称量化等，实际应用中需根据模型类型(LS

《大模型微调技术全景指南》摘要 本文系统阐述了大模型微调的技术体系，分为三个层级：顶层设计提出"提示导向微调"思想，强调通过输入提示而非参数更新来引导模型；中层策略详细介绍了6种提示设计与工程方法，包括硬/软提示、PET、思维链等；底层技术则聚焦参数高效微调(PEFT)，深入解析LoRA、Prompt-Tuning等5种核心技术的原理与实现。全文构建了从思想到实践的完整技术框架

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模型蒸馏（Knowledge Distillation, KD）是一种将一个复杂的教师模型（Teacher Model）所学到的知识，迁移到一个更小、更高效的学生模型（Student Model）的技术。知识迁移目标：用小模型逼近大模型性能，实现轻量化 + 高精度项目内容核心思想教师模型的知识迁移到学生模型关键技术温度调节、KL 散度、软标签主要方法软标签蒸馏、特征蒸馏、自蒸馏优势提升小模型精度，