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谷歌全新TurboQuant壓縮算法：降低AI內(nèi)存占用，且不損失模型性能
- 核心提要：谷歌 TurboQuant 人工智能壓縮算法可將大語言模型的內(nèi)存占用降低 6 倍，在提升模型運(yùn)行效率的同時(shí)，不會(huì)像其他壓縮方法那樣導(dǎo)致輸出質(zhì)量下降。（圖片來源：谷歌）即便你對(duì)生成式人工智能模型的底層運(yùn)作原理了解不多，想必也知道這類模型需要占用海量內(nèi)存 —— 這也是如今哪怕買一根普通的內(nèi)存條，價(jià)格也高得離譜的原因。谷歌研究院近期推出了一款名為 TurboQuant 的壓縮算法，既能縮減大語言模型的內(nèi)存占用，又能提升運(yùn)行速度，同時(shí)還能保證模型的推理精度。TurboQuant 的優(yōu)化核心是大語言模型的
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