大模型越来越聪明，但也越来越“胖”。 如何在不损失精度的前提下，把大模型塞进手机、塞进CPU、塞进边缘设备？ 腾讯最新发布的 Tequila 算法，给出了一个惊艳的答案。
我们知道，神经网络中的权重通常是 32位浮点数（FP32），非常吃内存、吃算力。 为了压缩模型，研究人员提出了一种极端的压缩方式：三值量化，也叫 1.58Bit 量化。
部分内容已折叠，查看完整文章请先登录。 登录后查看完整文章Tequila 的出现，让我们看到了一个极致压缩与高精度并存的可能。 它不仅是一次算法创新，更是大模型走向边缘设备、端侧部署的关键一步。
未来，你的手机、眼镜、车载系统，都可能跑着一个“喝过 Tequila”的大模型-- 聪明、轻巧、还不上头。
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