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早在 2020 年，陶大程团队就发布了《Knowledge Distillation: A Survey》，详细介绍了知识蒸馏在深度学习中的应用，主要用于模型压缩和加速。随着大语言模型的出现，知识蒸馏的作用范围不断扩大，逐渐扩展到了用于提升小模型的性能以及模型的自我提升。
模型量化是模型压缩与加速中的一项关键技术，其将模型权重与激活值量化至低 bit，以允许模型占用更少的内存开销并加快推理速度。对于具有海量参数的大语言模型而言，模型量化显得更加重要。
近期，清华大学和哈尔滨工业大学联合发布了一篇论文：把大模型压缩到 1.0073 个比特时，仍然能使其保持约 83% 的性能！
大规模语言模型（LLMs）在很多关键任务中展现出显著的能力，比如自然语言理解、语言生成和复杂推理，并对社会产生深远的影响。然而，这些卓越的能力伴随着对庞大训练资源的需求（如下图左）和较长推理时延（如下图右）。因此，研究者们需要开发出有效的技术手段去解决其效率问题。
联想发布首款AI PC！AI PC能够创建个性化的本地知识库，通过模型压缩技术运行个人大模型，实现AI自然交互。这意味着AI PC不仅可以自动化完成许多繁琐的任务，提高工作效率，还能根据用户的需求和习惯进行个性化定制，让工作变得更加智能、便捷。